功率譜密度和加速度譜密度的關係,隨機振動加速度功率譜密度怎麼轉換為加速度

2021-09-06 01:14:22 字數 4415 閱讀 3265

1樓:匿名使用者

訊號的功率譜密度當且僅當訊號是廣義的平穩過程的時候才存在。如果訊號不是平穩過程,那麼自相關函式一定是兩個變數的函式,這樣就不存在功率譜密度,但是可以使用類似的技術估計時變譜密度。

f(t) 的譜密度和 f(t) 的自相關組成一個傅立葉變換對(對於功率譜密度和能量譜密度來說,使用著不同的自相關函式定義)。

通常使用傅立葉變換技術估計譜密度,但是也可以使用如welch法(welch's method)和最大熵這樣的技術。

傅立葉分析的結果之一就是parseval定理(parseval's theorem),這個定理表明能量譜密度曲線下的面積等於訊號幅度平方下的面積,總的能量是:

:上面的定理在離散情況下也是成立的。另外的一個結論是功率譜密度下總的功率與對應的總的平均訊號功率相等,它是逐漸趨近於零的自相關函式。

2樓:

功率譜密度和加速度譜密度是等效的,從他們的單位可以看出,功率譜密度單位m^2/(s^4hz),加速度譜密度單位g^2/hz,g=m/s^2

隨機振動加速度功率譜密度怎麼轉換為加速度

3樓:

1、功率譜密度函式曲線的縱座標是(g²/hz)。功率譜曲線下的面積就是關注點隨機加速度的總方差(量綱為:g²):

σ² = ∫ φ(f)df................(1)

φ(f)........功率譜密度函式;

σ² .............隨機加速度的總方差;

由(1), 可看出:              dσ²/df = φ(f)...................(2)

因此可以把功率譜 φ(f) 看成為「方差的密度」。綜上可以看出加速度的功率譜密度和加速度本身之間的關係了。

2、在物理學中,訊號通常是波的形式,例如電磁波、隨機振動或者聲波。當波的頻譜密度乘以一個適當的係數後將得到每單位頻率波攜帶的功率,這被稱為訊號的功率譜密度(power spectral density, psd)或者譜功率分佈(spectral power distribution, spd)。功率譜密度的單位通常用每赫茲的瓦特數(w/hz)表示,或者使用波長而不是頻率,即每奈米的瓦特數(w/nm)來表示。

4樓:匿名使用者

如果你研究的是某機械系統的隨機振動,關注的是某點處振動加速度,以重力加速度(g)為量綱。假如你已經得到了該點加速度的功率譜密度函式曲線,那麼它的橫座標應當是頻率(可以是hz頻率、也可以是圓頻率)。功率譜密度函式曲線的縱座標是(g²/hz)。

功率譜曲線下的面積就是關注點隨機加速度的總方差(量綱為:g²):

σ² = ∫ φ(f)df................(1)φ(f)........功率譜密度函式;

σ² .............隨機加速度的總方差;

由(1), 可看出: dσ²/df = φ(f)...................(2)

因此可以把功率譜 φ(f) 看成為「方差的密度」。綜上可以看出加速度的功率譜密度和加速度本身之間的關係了。

功率譜和能譜密度是什麼關係

5樓:匿名使用者

9.2.5 功率密度譜 和互譜密度

前面給出的一些數字特徵如均值,方差和相關函式等,描述的是連續隨機訊號在時間域上的特徵,那麼,隨機訊號在頻域的數字特徵是什麼?如何計算的?它與時域特徵有什麼關係?

1、功率密度譜

設x(t)為平穩的連續隨機訊號,它的任一個樣本函式x(t)是一個功率訊號,其平均功率可以定義為:

(9.2.20)

依據帕斯瓦爾定理,設 表示 的傅立葉變換,則上式可表示為

(9.2.21)

式中 稱為樣本功率密度或樣本功率譜。由於隨機訊號的每一個樣本實現是不能預知的,所以必須用所有樣本功率密度的統計平均值來描述平穩的連續隨機訊號x(t)的頻域特徵,即隨機訊號在頻域的數字特徵可定義如下。

定義10 平穩的連續隨機訊號x(t)的功率密度譜定義為樣本功率密度的統計平均,即

(9.2.22)

維納—欣欽(wiener-khinchine)定理

若x(t)為平穩隨機訊號,當自相關函式為絕對可積時,自相關函式 和功率譜密度 為一傅立葉變換對,即( )。

(9.2.23)

(9.2.24)

2、互譜密度

同理,在頻域描述兩個隨機訊號x(t)和 y(t)相互關聯程度的數字特徵,可以定義為互譜功率密度簡稱互譜密度 。

6樓:匿名使用者

功率譜密度譜是一種概率統計方法,是對隨機變數均方值的量度。一般用於隨機振動分析,連續瞬態響應只能通過概率分佈函式進行描述,即出現某水平響應所對應的概率。

功率譜密度是結構在隨機動態載荷激勵下響應的統計結果,是一條功率譜密度值—頻率值的關係曲線,其中功率譜密度可以是位移功率譜密度、速度功率譜密度、加速度功率譜密度、力功率譜密度等形式。數學上,功率譜密度值—頻率值的關係曲線下的面積就是方差,即響應標準偏差的平方值。

功率譜的概念是針對功率有限訊號的(能量有限訊號可用能量譜分析),所表現的是單位頻帶內訊號功率隨頻率的變換情況。

頻譜和功率譜密度是什麼關係?

7樓:匿名使用者

能量訊號頻復譜通常既含制有幅度也含有相位資訊;幅度譜的平方(二次量綱)又叫能量譜(密度),它描述了訊號能量的頻域分佈;功率訊號的功率譜(密度)描述了訊號功率隨頻率的分佈特點(密度:單位頻率上的功率),業已證明,平穩訊號功率譜密度恰好是其自相關函式的傅氏變換。對於非平穩訊號,其自相關函式的時間平均(對時間積分,隨時變性消失而再次退變成一維函式)與功率譜密度仍是傅氏變換對。

在圖形上不一樣。

功率譜和功率譜密度一樣嗎?

8樓:機靚歸方雅

是一樣的概念。

功率譜是功率譜密度的簡稱;

功率譜密度又是功率譜密度函式的簡稱。

9樓:匿名使用者

不一樣功率譜密度譜是一種概率統計方法,是對隨機變數均方值的量度。一般用於隨機振動分析,連續瞬態響應只能通過概率分佈函式進行描述,即出現某水平響應所對應的概率。

功率譜密度是結構在隨機動態載荷激勵下響應的統計結果,是一條功率譜密度值—頻率值的關係曲線,其中功率譜密度可以是位移功率譜密度、速度功率譜密度、加速度功率譜密度、力功率譜密度等形式。數學上,功率譜密度值—頻率值的關係曲線下的面積就是方差,即響應標準偏差的平方值。

功率譜的概念是針對功率有限訊號的(能量有限訊號可用能量譜分析),所表現的是單位頻帶內訊號功率隨頻率的變換情況。

隨機過程的功率譜密度和自相關函式有什麼關係

10樓:錦繡惜月

一、物理上:

1、相關函式在時間域上描述隨機過程的統計特徵,功率譜是在頻率域上描述回隨機答過程的統計特徵。

2、二者所提供的資訊完全一致,功率譜易於獲得應用十分普遍。

二、數學上:

功率譜等於相關函式的傅立葉變換,相關函式等於功率譜的傅立葉逆變換。

1、功率譜密度譜是一種概率統計方法,是對隨機變數均方值的量度。一般用於隨機振動分析,連續瞬態響應只能通過概率分佈函式進行描述,即出現某水平響應所對應的概率。

2、功率譜密度的定義是單位頻帶內的「功率」(均方值)。

3、功率譜密度是結構在隨機動態載荷激勵下響應的統計結果,是一條功率譜密度值—頻率值的關係曲線,其中功率譜密度可以是位移功率譜密度、速度功率譜密度、加速度功率譜密度、力功率譜密度等形式。

4、自相關(英語:autocorrelation),也叫序列相關,是一個訊號於其自身在不同時間點的互相關。非正式地來說,它就是兩次觀察之間的相似度對它們之間的時間差的函式。

它是找出重複模式(如被噪聲掩蓋的週期訊號),或識別隱含在訊號諧波頻率中消失的基頻的數學工具。它常用於訊號處理中,用來分析函式或一系列值,如時域訊號。

11樓:匿名使用者

是一對傅立葉變換對。

功率譜密度和接收靈敏度有什麼關係

12樓:飛咯的老巢

訊號的功率譜密度當且僅當訊號是廣義的平穩過程的時候才存在。如果訊號不是平穩過程,那麼自相關函式一定是兩個變數的函式,這樣就不存在功率譜密度,但是可以使用類似的技術估計時變譜密度。

f(t) 的譜密度和 f(t) 的自相關組成一個傅立葉變換對(對於功率譜密度和能量譜密度來說,使用著不同的自相關函式定義)。

通常使用傅立葉變換技術估計譜密度,但是也可以使用如welch法(welch's method)和最大熵這樣的技術。

傅立葉分析的結果之一就是parseval定理(parseval's theorem),這個定理表明能量譜密度曲線下的面積等於訊號幅度平方下的面積,總的能量是:

:上面的定理在離散情況下也是成立的。另外的一個結論是功率譜密度下總的功率與對應的總的平均訊號功率相等,它是逐漸趨近於零的自相關函式。

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對於具有連續頻譜和有限平均功率的訊號或噪聲,表示其頻譜分量的單位頻寬功率分佈的頻率函式。什麼是 噪聲功率譜密度 5 在物理學中,訊號通常是波的 形式,例如電磁波 隨機振動或者聲波。當波的頻譜密度乘以一個適當的係數後將得到每單位頻率波攜帶的功率,這被稱為訊號的功率譜密度 power spectral ...

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