随机振动--第7章-功率谱密度
功率谱密度
振动台在使用中经常运用的公式1、 求推力(F )的公式F=(m 0+m 1+m 2+ ……)A …………………………公式(1) 式中:F —推力(激振力)(N )m 0—振动台运动部分有效质量(kg ) m 1—辅助台面质量(kg )m 2—试件(包括夹具、安装螺钉)质量(kg )A — 试验加速度(m/s 2)2、 加速度(A )、速度(V )、位移(D )三个振动参数的互换运算公式 2.1 A=ωv ……………………………………………………公式(2) 式中:A —试验加速度(m/s 2)V —试验速度(m/s ) ω=2πf (角速度) 其中f 为试验频率(Hz )2.2 V=ωD ×10-3………………………………………………公式(3) 式中:V 和ω与“2.1”中同义D —位移(mm 0-p )单峰值2.3 A=ω2D ×10-3 ………………………………………………公式(4) 式中:A 、D 和ω与“2.1”,“2.2”中同义 公式(4)亦可简化为:A=D f ⨯2502式中:A 和D 与“2.3”中同义,但A 的单位为g1g=9.8m/s 2所以: A ≈D f ⨯252,这时A 的单位为m/s 2 定振级扫频试验平滑交越点频率的计算公式 3.1 加速度与速度平滑交越点频率的计算公式f A-V =VA28.6 ………………………………………公式(5)式中:f A-V —加速度与速度平滑交越点频率(Hz )(A 和V 与前面同义)。
3.2 速度与位移平滑交越点频率的计算公式DV f DV 28.6103⨯=- …………………………………公式(6) 式中:D V f -—加速度与速度平滑交越点频率(Hz )(V 和D 与前面同义)。
3.3 加速度与位移平滑交越点频率的计算公式f A-D =DA ⨯⨯23)2(10π ……………………………………公式(7) 式中:f A-D — 加速度与位移平滑交越点频率(Hz ),(A 和D 与前面同义)。
随机振动分析
程序支持多个PSD基础激励,但是不考虑其关联性,也就 是程序不支持计算不同PSD激励的关联性。
3.随机振动分析步骤
(4)计算结果 程序支持三个方向的位移,速度和加速度; 因为每个方向的计算结果是统计结果,因此不 能使用一般的方法进行合并。
如果需要输出应力和应变,可用的应力结果只有名义应变和应力, 剪切应变和应力,等效应力。
4.工程实例:电路板的随机振动计算
1.随机振动分析简介
什么是随机振动分析
– 基于概率的谱分析. – 典型应用如火箭发射时结构承受的载荷谱,每次发射的谱不同,但统 计规律相同.
1.随机振动分析简介
• 和确定性谱分析不同,随机振动不能用瞬态动力学分析代 替. • 应用基于概率的功率谱密度分析,分析载荷作用过程中的 统计规律
什么是PSD?
3.随机振动分析步骤
(2)分析设置
Analysis Settings > Output Controls (1)默认情况下,位移,速度和加速度响应是输出的; (2)为了不输出速度或加速度响应,可以将输出选项设置 为No。
3.随机振动分析步骤
(3)载荷和支撑条件
1)支撑条件必须在模态分析中进行设置; 2)PSD分析中只支持PSD基础激励,包括 -PSD加速度 -PSD G加速度 -PSD速度 -PSD位移
• PSD是激励和响应的方差随频率的变化。 – PSD曲线围成的面积是响应的方差. – PSD的单位是 方差/Hz (如加速度功率谱的单位是 G2/Hz). – PSD可以是位移、速度、加速度、力或压力.
2.随机振动分析理论
(1)随机振动激励分布规律 因为随机振动激励被假设为服从高斯正态分布,因此没有计算发生 概率为100%的结构响应。 在实际工程中,分布式激励更加普遍; 此外,高sigma激励发生的概率很低;
随机振动功率谱密度值
模态分析主要目的:
获得结构的固有频Biblioteka ,可避免共振现象的发生当外界激励力的频率等于振动系统的固有频率时, 系统发生共振现象。
模态是结构所固有的一种特性,它与本身的材料 特性,约束方式,结构形状有关,而与输入的加载形 式等激励形式无关。
单自由度系统频响函数分析 粘性阻尼系统
•强迫振动方程及其解
m x c x kx f
3.2.随机振动
离散系统回归方程:
y回 kx b
偏差:
y (kx b)
偏差平方期望:
E(2) E[( y kx b) 2 ]
求偏导:
E (2 ) 0 k
E (2 ) 0 b
偏差平方差期望值最小
2 2 2 2 [E(2 )]min y k 2 x y (1 xy )
X (iw)e iwt d ]dt
T0
lim
1 1 X (iw)[ 2T0 2
T0
lim
1 X (iw) X (i )d 2T0
1 2 X (iw) d 2T0
T0
lim
sx ( )dd
Sx(w)为功率谱密度
•解的形式(s为复数)及拉氏变换:
x Xe
st
..
.
(ms2 cs k ) x(s) f (s)
自由振动
m x c x kx 0
ms cs k 0
2
..
.
s1, 2 0 j 0 1 2
实部:衰减因子,反映系统阻尼 虚部:有阻尼系统的固有频率
随机振动功率谱密度
701z010203040506070800.0020.0040.0060.0080.010.0120.0140.016频率(Hz)功率谱密度功率谱密度函数图(汉宁窗)1020304050607080-65-60-55-50-45-40-35-30-25-20-15频率(Hz)功率谱密度(d B )功率谱密度函数图(汉宁窗)经过matlab 频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.1378m/s2(70km/h,z 方向,第一次试验,前排)0.1378010203040506070800.511.522.5-3频率(Hz)功率谱密度频率加权后功率谱密度函数图(汉宁窗)701y010203040506070801234567-3频率(Hz)功率谱密度功率谱密度函数图(汉宁窗)1020304050607080-70-65-60-55-50-45-40-35-30-25-20频率(Hz)功率谱密度(d B )功率谱密度函数图(汉宁窗)经过matlab 频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0164m/s2(70km/h,y 方向,第一次试验,前排)010203040506070800.511.522.53-5频率(Hz)功率谱密度频率加权后功率谱密度函数图(汉宁窗)701x010203040506070800.20.40.60.811.21.41.61.8-3频率(Hz)功率谱密度功率谱密度函数图(汉宁窗)01020304050607080-70-65-60-55-50-45-40-35-30-25频率(Hz)功率谱密度(d B )功率谱密度函数图(汉宁窗)经过matlab 频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0070m/s2(70km/h,x 方向,第一次试验,前排)010203040506070800.511.522.533.5-6频率(Hz)功率谱密度频率加权后功率谱密度函数图(汉宁窗)702经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0078m/s2(70km/h,x方向,第2次试验,前排)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0193m/s2(70km/h,y方向,第2次试验,前排)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.1393m/s2(70km/h,z方向,第2次试验,前排)703经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0035m/s2(70km/h,x方向,第1次试验,后排)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0038m/s2(70km/h,y方向,第1次试验,后排)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.027m/s2(70km/h,z方向,第1次试验,后排)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0052m/s2(70km/h,x方向,第2次试验,后排)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0072m/s2(70km/h,y方向,第2次试验,后排)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0296m/s2(70km/h,z方向,第2次试验,后排)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0062m/s2(60km/h,x方向,第1次试验,前排)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0144m/s2(60km/h,y方向,第1次试验,前排)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.1216m/s2(60km/h,z方向,第1次试验,前排)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0079m/s2(60km/h,x方向,第2次试验,前排)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0174m/s2(60km/h,y方向,第2次试验,前排)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.1172m/s2(60km/h,z方向,第2次试验,前排)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0032m/s2(60km/h,x方向,第1次试验,后排)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0063m/s2(60km/h,y方向,第1次试验,后排)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0267m/s2(60km/h,z方向,第1次试验,后排)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0029m/s2(60km/h,x方向,第2次试验,后排)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0058m/s2(60km/h,y方向,第2次试验,后排)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0231m/s2(60km/h,z方向,第2次试验,后排)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0058m/s2(50km/h,x方向,第1次试验,前排)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0170m/s2(50km/h,y方向,第1次试验,前排)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.1186m/s2(50km/h,z方向,第1次试验,前排)502(可疑数据)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0122m/s2(50km/h,x方向,第2次试验,前排)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0302m/s2(50km/h,y方向,第2次试验,前排)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.1820m/s2(50km/h,z方向,第2次试验,前排)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0030m/s2(50km/h,x方向,第1次试验,后排)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0049m/s2(50km/h,y方向,第1次试验,后排)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0220m/s2(50km/h,z方向,第1次试验,后排)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0025m/s2(50km/h,x方向,第2次试验,后排)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0042m/s2(50km/h,y方向,第2次试验,后排)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0214m/s2(50km/h,z方向,第2次试验,后排)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0081m/s2(40km/h,x方向,第1次试验,前排)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0102m/s2(40km/h,y方向,第1次试验,前排)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.1141m/s2(40km/h,z方向,第1次试验,前排)402(可疑数据)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0092m/s2(40km/h,x方向,第2次试验,前排) 最大值=0.0468比值=5.2011<9经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0088m/s2(40km/h,y方向,第2次试验,前排) 最大值=0.0489比值=5.4457<9经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.1254m/s2(40km/h,z方向,第2次试验,前排)403经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0029m/s2(40km/h,x方向,第1次试验,后排)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0045m/s2(40km/h,y方向,第1次试验,后排)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0182m/s2(40km/h,z方向,第1次试验,后排)404经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0020m/s2(40km/h,x方向,第2次试验,后排)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0031m/s2(40km/h,y方向,第2次试验,后排)经过matlab频率加权法,利用功率谱密度函数计算得到加权加速度均方根值0.0162m/s2(40km/h,z方向,第2次试验,后排)。
功率谱密度
功率谱密度谱是一种概率统计方法,是对随机变量均方值的量度。
一般用于随机振动分析,连续瞬态响应只能通过概率分布函数进行描述,即出现某水平响应所对应的概率。
功率谱密度是结构在随机动态载荷激励下响应的统计结果,是一条功率谱密度值—频率值的关系曲线,其中功率谱密度可以是位移功率谱密度、速度功率谱密度、加速度功率谱密度、力功率谱密度等形式。
数学上,功率谱密度值—频率值的关系曲线下的面积就是方差,即响应标准偏差的平方值。
谱是个很不严格的东西,常常指信号的Fourier变换,是一个时间平均(time average)概念功率谱的概念是针对功率有限信号的(能量有限信号可用能量谱分析),所表现的是单位频带内信号功率随频率的变换情况。
保留频谱的幅度信息,但是丢掉了相位信息,所以频谱不同的信号其功率谱是可能相同的。
有两个重要区别:1。
功率谱是随机过程的统计平均概念,平稳随机过程的功率谱是一个确定函数;而频谱是随机过程样本的Fourier变换,对于一个随机过程而言,频谱也是一个“随机过程”。
(随机的频域序列)2。
功率概念和幅度概念的差别。
此外,只能对宽平稳的各态历经的二阶矩过程谈功率谱,其存在性取决于二阶局是否存在并且二阶矩的Fourier变换收敛;而频谱的存在性仅仅取决于该随机过程的该样本的Fourier变换是否收敛。
热心网友回答提问者对于答案的评价:谢谢解答。
频谱分析(也称频率分析),是对动态信号在频率域内进行分析,分析的结果是以频率为坐标的各种物理量的谱线和曲线,可得到各种幅值以频率为变量的频谱函数F(ω)。
频谱分析中可求得幅值谱、相位谱、功率谱和各种谱密度等等。
频谱分析过程较为复杂,它是以傅里叶级数和傅里叶积分为基础的。
功率谱是个什么概念?它有单位吗?随机信号是时域无限信号,不具备可积分条件,因此不能直接进行傅氏变换。
一般用具有统计特性的功率谱来作为谱分析的依据。
功率谱与自相关函数是一个傅氏变换对。
功率谱具有单位频率的平均功率量纲。
随机信号的功率谱密度
随机信号的功率谱密度估计和相关函数随机信号的功率谱密度估计和相关函数1.实验目的了解估计功率谱密度的几种方法,掌握功率谱密度估计在随机信号处理中的作用。
⒉实验原理随机信号的功率谱密度用来描述信号的能量特征随频率的变化关系。
功率谱密度简称为功率谱,是自相关函数的傅里叶变换。
对功率谱密度的估计又称功率谱估计。
1.线性估计法(有偏估计):线性估计方法是有偏的谱估计方法,谱分辨率随数据长度的增加而提高。
包括自相关估计、自协方差法、周期图法。
2.非线性估计(无偏估计):非线性估计方法大多是无偏的谱估计方法,可以获得高的谱分辨率。
包括最大似然法、最大熵法⒊实验任务与要求1. 所有功能均用matlab仿真。
2. 输入信号为:方波信号+n(t),方波信号信号基频1KHz,幅值为1v,n(t)为白噪声。
3. 编写自相关估计法、自协方差法、周期图法、最大似然法、最大熵法的matlab 程序。
正确的运行程序。
4. 必须用图示法来表示仿真的结果。
对几种功率谱估计的方法进行比较分析,发现它们各自有什么特点?。
5. 按要求写实验报告。
4.Matlab程序如下:生成输入信号:clear;fs=1024;%设采样频率为1024n=0:1/fs:1;N=length(n);W=2000*pi;%因方波频率F=1000HZ所以角频率W=2000piX1n=square(W*n);%方波信号X2n=randn(1,N);%白噪声信号xn=X1n+X2n;%产生含有噪声的信号序列XNsubplot(3,1,1)plot(n,xn);xlabel('n')ylabel(‘输入信号’)%绘输入信号图(1).周期图法:fs=4000;n=0:1/fs:1;N=length(n);W=2000*pi;x1n=square(W*n);x2n=randn(1,N);xn=x1n+x2n;subplot(3,1,1)plot(n,xn);Nfft=256;N=256;%傅里叶变换的采样点数256Pxx=abs(fft(xn,Nfft).^2)/N;f=(0:length(Pxx)-1)*fs/length(Pxx);subplot(3,1,2),plot(f,10*log10(Pxx)),%转成DB单位xlabel('频率/HZ'),ylabel('功率谱/db'),title('周期图法');(2).相关函数法:fs=1000;n=0:1/fs:1;N=length(n);W=2000*pi;x1n=square(W*n);x2n=randn(1,N);xn=x1n+x2n;subplot(3,1,1)plot(n,xn);%输入信号m=-100:100[r,lag]=xcorr(xn,100,'biased')%求XN的自相关函数R,biased为有偏估计lag为R 的序列号subplot(3,1,2)hndl=stem(m,r);%绘制离散图,分布点从-100—+100set(hndl,'Marker','.')set(hndl,'MarkerSize',2);ylabel('自相关函数R(m)')%利用间接法计算功率谱k=0:1000;%取1000个点w=(pi/500)*k;M=k/500;X=r*(exp(-j*pi/500).^(m'*k));%对R求傅里叶变换magX=abs(X);subplot(3,1,3)plot(M,10*log10(magX));xlabel('功率谱的改进直接法估计')(3).自协方差法:clear all;fs=1000;n=0:1/fs:3;P=2000*pi;y=square(P*n);xn=y+randn(size(n));%绘制信号波形subplot(211)plot(n,xn)xlabel('时间(s)')ylabel('幅度')title('y+randn(size(n))')ymax_xn=max(xn)+0.2;ymin_xn=min(xn)-0.2;axis([0 0.3 ymin_xn ymax_xn]) %使用协方差法估计序列功率谱p=floor(length(xn)/3)+1;nfft=1024;[xpsd,f]=pcov(xn,p,nfft,fs,'half'); %绘制功率谱估计pmax=max(xpsd);xpsd=xpsd/pmax;xpsd=10*log10(xpsd+0.000001); subplot(2,1,2)plot(f,xpsd)title('基于协方差的功率谱估计') ylabel('功率谱估计(db)') xlabel('频率(HZ)')grid on;ymin=min(xpsd)-2;ymax=max(xpsd)+2;axis([0 fs/2 ymin ymax])(4).最大熵法fs=4000;n=0:1/fs:1;N=length(n);W=2000*pi;x1n=square(W*n);x2n=randn(1,N);xn=x1n+x2n;subplot(3,1,1)plot(n,xn);Nfft=256;%分段长度256[Pxx,f]=pmem(xn,14,Nfft,fs);%调用最大熵函数pmem,滤波器阶数14 subplot(2,1,2),plot(f,10*log10(Pxx)),title(' 最大熵法,滤波器14'),xlabel('频率HZ'),ylabel('功率谱db');(5).最大似然法:fs=1000;n=0:1/fs:1;N=length(n);W=2000*pi;x1n=square(W*n);x2n=randn(1,N);xn=x1n+x2n;subplot(3,1,1)plot(n,xn);%估计自相关函数m=-500:500;[r,lag]=xcorr(xn,500,'biased');R=[r(501) r(502) r(503) r(504);r(500) r(501) r(502) r(503);r(499) r(500) r(501) r(502);r(498) r(499) r(500) r(501)]; [V,D]=eig(R);V3=[V(1,3),V(2,3),V(3,3),V(4,3)].'; V3=[V(1,4),V(2,4),V(3,4),V(4,4)].'; p=0:3;wm=[0:0.002*pi:2*pi];B=[(exp(-j)).^(wm'*p)];A=B;%最小方差功率谱估计z=A*inv(R)*A';Z=diag(z');pmv=1./Z;subplot(2,1,2)plot(wm/pi,pmv);title('基于最大似然的功率谱估计') ylabel('功率谱幅度(db)') xlabel('角度频率w/pi')5.设计思想随机信号的功率谱密度用来描述信号的能量特征随频率的变化关系。
随机振动功率谱密度 知乎
随机振动功率谱密度1.引言随机振动是一种常见的自然现象,具有广泛的应用背景。
在工程领域,随机振动现象普遍存在于各种结构物、机械系统和电子设备中。
为了理解和预测这些现象,需要采用有效的分析方法。
功率谱密度是描述随机振动特性的重要参数,对于研究随机振动具有重要意义。
本文将介绍随机振动功率谱密度的基本概念、理论、分析方法和应用。
1.1 随机振动概述随机振动是指一个或多个激励以非确定性方式作用在系统上,使得系统产生的响应具有统计性质。
随机振动的特点是具有时域和频域两个特征。
在时域中,随机振动表现为复杂的波动形式;在频域中,随机振动表现为能量的分布。
1.2 功率谱密度定义功率谱密度是描述随机振动能量在频率域上的分布。
它表示单位带宽内的能量,通常以分贝为单位表示。
功率谱密度是随机振动分析的重要工具,可以用于预测系统的响应和稳定性。
2.随机振动功率谱密度理论2.1 功率谱密度计算方法功率谱密度的计算方法主要有傅里叶变换和相关函数法。
傅里叶变换法是将时域信号通过傅里叶变换得到频域信号,从而计算功率谱密度。
相关函数法是通过测量两个时间点上的信号强度,并计算它们之间的相关函数,从而得到功率谱密度。
2.2 功率谱密度特性功率谱密度具有以下特性:(1) 功率谱密度是频率的函数,反映了随机振动在不同频率上的能量分布;(2) 功率谱密度具有归一化性质,即在整个频率范围内的积分等于1;(3) 对于稳态随机振动,功率谱密度是时间的函数,但在长期平均下,功率谱密度是恒定的;(4) 对于线性系统,功率谱密度与系统的阻尼比和自然频率有关。
3.随机振动功率谱密度分析3.1 频谱分析频谱分析是通过测量信号在不同频率上的振幅,从而得到功率谱密度的方法。
频谱分析可以用于研究随机振动的频率特性和能量分布。
通过分析频谱,可以了解系统在不同频率下的响应和稳定性。
3.2 时域分析时域分析是通过测量信号在不同时间点上的强度,从而得到功率谱密度的方法。
功率谱与功率谱密度
功率谱密度谱是一种概率统计方法,是对随机变量均方值的量度。
一般用于随机振动分析,连续瞬态响应只能通过概率分布函数进行描述,即出现某水平响应所对应的概率。
功率谱密度是结构在随机动态载荷激励下响应的统计结果,是一条功率谱密度值—频率值的关系曲线,其中功率谱密度可以是位移功率谱密度、速度功率谱密度、加速度功率谱密度、力功率谱密度等形式。
数学上,功率谱密度值—频率值的关系曲线下的面积就是方差,即响应标准偏差的平方值。
谱是个很不严格的东西,常常指信号的Fourier变换,是一个时间平均(time average)概念功率谱的概念是针对功率有限信号的(能量有限信号可用能量谱分析),所表现的是单位频带内信号功率随频率的变换情况。
保留频谱的幅度信息,但是丢掉了相位信息,所以频谱不同的信号其功率谱是可能相同的。
有两个重要区别:1。
功率谱是随机过程的统计平均概念,平稳随机过程的功率谱是一个确定函数;而频谱是随机过程样本的Fourier变换,对于一个随机过程而言,频谱也是一个“随机过程”。
(随机的频域序列)2。
功率概念和幅度概念的差别。
此外,只能对宽平稳的各态历经的二阶矩过程谈功率谱,其存在性取决于二阶局是否存在并且二阶矩的Fourier变换收敛;而频谱的存在性仅仅取决于该随机过程的该样本的Fourier变换是否收敛。
热心网友回答提问者对于答案的评价:谢谢解答。
频谱分析(也称频率分析),是对动态信号在频率域内进行分析,分析的结果是以频率为坐标的各种物理量的谱线和曲线,可得到各种幅值以频率为变量的频谱函数F(ω)。
频谱分析中可求得幅值谱、相位谱、功率谱和各种谱密度等等。
频谱分析过程较为复杂,它是以傅里叶级数和傅里叶积分为基础的。
功率谱是个什么概念?它有单位吗?随机信号是时域无限信号,不具备可积分条件,因此不能直接进行傅氏变换。
一般用具有统计特性的功率谱来作为谱分析的依据。
功率谱与自相关函数是一个傅氏变换对。
功率谱具有单位频率的平均功率量纲。
workbench随机振动功率谱密度转换及均方根加速度计算
**workbench随机振动功率谱密度转换及均方根加速度计算**随机振动在工程领域中有着广泛的应用,而对于工作台(workbench)的随机振动功率谱密度转换及均方根加速度计算,是进行振动分析和评估的重要步骤。
本文将按照从简到繁的方式,深入探讨workbench 随机振动功率谱密度转换及均方根加速度计算的过程和原理,帮助您全面理解和掌握这一技术。
一、工作台(workbench)随机振动功率谱密度转换1. 什么是随机振动功率谱密度?随机振动功率谱密度是描述随机振动信号的频率内容和能量分布特性的一种方法。
在工程中,通常使用功率谱密度来描述结构在振动过程中的能量分布情况,它反映了结构在不同频率下的振动能量大小。
2. 工作台(workbench)随机振动功率谱密度转换的步骤:- 数据采集:首先需要对工作台进行振动信号数据的采集,一般采用加速度传感器等装置来获取振动信号。
- 信号预处理:对采集到的振动信号进行预处理,包括去噪、滤波等操作,以确保信号的准确性和可靠性。
- 功率谱密度计算:利用相应的算法和工具对预处理后的振动信号进行功率谱密度的计算,得到频率内容和能量分布情况。
- 结果分析:对计算得到的功率谱密度进行分析和解释,以评估工作台在不同频率下的振动情况。
二、工作台(workbench)均方根加速度计算1. 什么是均方根加速度?均方根加速度是描述振动信号幅值大小的重要参数之一,它可以反映结构在振动过程中的瞬时加速度幅值。
在工程评估和设计中,常常使用均方根加速度来分析和评估结构的振动特性。
2. 工作台(workbench)均方根加速度计算的方法:- 振动信号采集:同样需要对工作台进行振动信号数据的采集,通常使用加速度传感器等装置来获取振动信号。
- 信号处理:对采集到的振动信号进行处理,包括去除直流分量、噪声滤波等操作,以得到准确的振动信号。
- 均方根加速度计算:利用相应的算法和工具对处理后的振动信号进行均方根加速度的计算,得到结构在振动过程中的瞬时加速度幅值大小。
功率谱密度介绍(二)
功率谱密度(PSD)介绍(二)作者:周涛审校:冒小萍适用版本:NX/Simcenter Nastran 任何版本数据呈现的方式掩盖了数据曲线之间的差异。
默认情况下,大多数FFT工具使用连接数据点的线来显示数据。
但是我们也可以用另外一种方式来表达。
同样的数据可以被看作是柱状的轮廓线(图5)。
柱状轮廓线可以单看到独立的谱线。
图5通过上图我们可以看到,使用柱状轮廓线,三种测量的差异更明显:在蓝色曲线中,以8Hz的频率分辨率测量,每个谱线的水平更高,但在频率范围内的数据点更少。
在红色曲线中,数据点更多,但每个点/线的振幅更低。
绿色的曲线处在两者中间位置。
通过下面这个形象的比喻可以帮助我们更好的理解频率分辨率和自功率谱振幅之间的关系:一个派对上提供饮料的总量是一定的,根据人员的数量来分配饮料(图6),不管怎么分,饮料的总量(即信号的RMS)保持不变。
图6而功率谱密度函数(PSD)现在将用于消除和减少三个自功率谱之间的明显差异性。
记住,自功率谱和功率谱密度都是正确的,只是通过更换函数的方式改变了数据的表示形式。
功率谱密度(PSD)尽管信号总量是相同的,但我们通常也希望在自功率谱中显示的振幅是接近的。
功率谱密度(PSD)通过频率分辨率对振幅进行归一化处理,使振幅具有类似的外观(图7)。
“频率分辨率归一化”是指将每条谱线的振幅除以频率分辨率。
所以,功率谱密度的单位应是g2/Hz,是在每个频率上的能量表示。
•在频率分辨率为1Hz的情况下,振幅将保持不变;•对于4Hz的频率分辨率,振幅在每个频率上除以4;对于8Hz分辨率,振幅在每个频率上除以8。
图7按照惯例,功率谱密度中数据的振幅是平方的。
例如,如果一个人正在模拟一个5 g振幅(rms)的正弦波,振幅显示在PSD中将是25 g2/Hz。
由于PSD对随机数据给出了相似的振幅,所以在随机振动仿真和测试中经常使用它作为控制函数。
(未完待续)。
第七章 随机振动的响应分析
由于H(ω)是复数,它可表示为:
H () A() jB()
则互谱密度可以表示为:
S XY () [ A() jB()]S X ()
由于SX(ω)是实偶函数,则互谱密度函数可表示为:
S XY ( ) H ( ) S X ( ) B( ) XY ( ) arctg A( )
本章研究常参数线性系统对平稳随机激励的
响应
当系统的激励 ( 输入 ) 是平稳过程时,由于常参数的 假设,系统的响应(输出)也一定是平稳的。 对于一个常参数线性系统,它往往可能在不同位置 上同时受到激励,即有多个输入;其响应也可能有 很多个,而且不同位置处的响应也不同。 对于线性系统来说,多输入与多输出问题可以在单 输入与单输出问题的基础上应用叠加原理得到解决
y(t ) x(t )h( )d
y(t ) x(t )h( )d
设想对于输入中的每个样本函数,都可按上式写出 其对应的输出的样本函数。于是,可得到输出的集 合平均为:
E[Y (t )] E X (t )h( )d
则响应的自相关函数可表示为:
RY ( ) E[Y (t )Y (t )]=
h(1 )h(2 ) RX ( 2 1 )]d1d2
上式为输出的自相关函数之间的关系式。 该式说明,对于常参数线性系统,若激励是平稳随机 过程,则响应的自相关函数与自然时间无关,也一定 是平稳的随机过程。
只要计算出如下的广义积分 I值,便可求得响应的均 方值:
I
H ( ) d
2
五、激励与响应的互相关函数
y(t ) x(t )h( )d
功率谱密度: power spectral density
式中T为离散随机信号的抽样间隔时间。
当利用随机信号的N个抽样值来计算其自相关估值时,即可得到功率谱估计为
(3)
可见,随机信号的功率谱与自相关函数互为傅里叶变换的关系,这两个函数分别从频率域和时间域来表征随机信号的基本特征。按上式计算功率谱估值,其运算量往往很大,通常采用快速傅里叶变换算法,以减少运算次数。
尽管并非一定要为信号或者它的变量赋予一定的物理量纲,下面的讨论中假设信号在时域内变化。
上面能量谱密度的定义要求信号的傅里叶变换必须存在,也就是说信号平方可积或者平方可加。一个经常更加有用的替换表示是功率谱密度(PSD),它定义了信号或者时间序列的功率如何随频率分布。这里功率可能是实际物理上的功率,或者更经常便于表示抽象的信号被定义为信号数值的平方,也就是当信号的负载为1欧姆(ohm)时的实际功率。此瞬时功率(平均功率的中间值)可表示为:
f(t) 的谱密度和 f(t) 的自相关组成一个傅里叶变换对(对于功率谱密度和能量谱密度来说,使用着不同的自相关函数定义)。通常使用傅里叶变换技术估计谱密度,但是也可以使用如Welch法(Welch's method)和最大熵这样的技术。傅里叶分析的结果之一就是Parseval定理(Parseval's theorem),这个定理表明能量谱密度曲线下的面积等于信号幅度平方下的面积。 另外的一个结论是功率谱密度下总的功率与对应的总的平均信号功率相等,它是逐渐趋近于零的自相关函数。
定义:对于具有连续频谱和有限平均功率的信号或噪声,表示其频谱分量的单位带宽功率的频率函数。 应用学科:通信科技(一级学科);通信原理与基本技术(二级学科)
在物理学中,信号通常是波的形式,例如电磁波、随机振动或者声波。当波的频谱密度乘以一个适当的系数后将得到每单位频率波携带的功率,这被称为信号的功率谱密度(power spectral density, PSD)或者谱功率分布(spectral power distribution, SPD)。功率谱密度的单位通常用每赫兹的瓦特数(W/Hz)表示,或者使用波长而不是频率,即每纳米的瓦特数(W/nm)来表示。
功率谱与功率谱密度
功率谱密度谱是一种概率统计方法,是对随机变量均方值的量度。
一般用于随机振动分析,连续瞬态响应只能通过概率分布函数进行描述,即出现某水平响应所对应的概率。
功率谱密度是结构在随机动态载荷激励下响应的统计结果,是一条功率谱密度值—频率值的关系曲线,其中功率谱密度可以是位移功率谱密度、速度功率谱密度、加速度功率谱密度、力功率谱密度等形式。
数学上,功率谱密度值—频率值的关系曲线下的面积就是方差,即响应标准偏差的平方值。
谱是个很不严格的东西,常常指信号的Fourier变换,是一个时间平均(time average)概念功率谱的概念是针对功率有限信号的(能量有限信号可用能量谱分析),所表现的是单位频带内信号功率随频率的变换情况。
保留频谱的幅度信息,但是丢掉了相位信息,所以频谱不同的信号其功率谱是可能相同的。
有两个重要区别: 1。
功率谱是随机过程的统计平均概念,平稳随机过程的功率谱是一个确定函数;而频谱是随机过程样本的Fourier变换,对于一个随机过程而言,频谱也是一个“随机过程”。
(随机的频域序列) 2。
功率概念和幅度概念的差别。
此外,只能对宽平稳的各态历经的二阶矩过程谈功率谱,其存在性取决于二阶局是否存在并且二阶矩的Fourier变换收敛;而频谱的存在性仅仅取决于该随机过程的该样本的Fourier变换是否收敛。
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频谱分析(也称频率分析),是对动态信号在频率域内进行分析,分析的结果是以频率为坐标的各种物理量的谱线和曲线,可得到各种幅值以频率为变量的频谱函数F(ω)。
频谱分析中可求得幅值谱、相位谱、功率谱和各种谱密度等等。
频谱分析过程较为复杂,它是以傅里叶级数和傅里叶积分为基础的.功率谱是个什么概念?它有单位吗?随机信号是时域无限信号,不具备可积分条件,因此不能直接进行傅氏变换。
一般用具有统计特性的功率谱来作为谱分析的依据。
功率谱与自相关函数是一个傅氏变换对。
功率谱具有单位频率的平均功率量纲.所以标准叫法是功率谱密度。
随机信号的功率谱密度
1 RX (τ ) = 2π
∫
∞
−∞
S X (ω )e jωτ d ω
功率谱密度性质
1.非负 非负 2.实函数 实函数 3.实随机过程, 3.实随机过程,偶函数 实随机过程 4.可积 可积
S X (ω ) ≥ 0
S X (ω )=S X (-ω )
∫
∞
−∞
S X (ω )dω < ∞
互谱密度性质
0 < P平均 < ∞
功率谱
S X (ω ) = lim
1 2 E[ X T (ω ) ] T →∞ 2T
功率谱函数的关系、 与自相关函数的关系、推导
互谱密度
定义
S XY ω)= lim ( 1 * E X X (T , ω ) X Y (T , ω ) T →∞ 2T
性质
与互相关函数的关系
功率谱估值
周期图法
又
N 1 lim 平稳随机序列与自相关函数关系为 S(ω)= N →∞ E{ ∑N X (n)e− jwn } X 2 N + 1 n =− 2
S(ω)= ∑ R X (n)e − jwn X
n =− N
N
当 X (n) 为各态历经序列时,可去掉上式 为各态历经序列时, 中的统计均值的计算 1 2 ˆ S X (ω ) = X N (ω ) N
1.对称性 对称性
* * S XY (ω ) = SYX ( −ω ) = SYX (ω ) = S XY (−ω )
2.奇偶性 Re[ S XY (ω )] = Re[ SYX (−ω )] = Re[ SYX (ω )] = Re[ S XY (−ω )] 奇偶性 Im[ S XY (ω )] = Im[ SYX (−ω )] = − Im[ SYX (ω )] = − Im[ S XY (−ω )] 3.正交,互谱密度为零 正交, 正交 4.不相关,且 mX , mY ≠ 0 则有 S XY (ω ) = SYX (ω ) = 2π mX mY δ (ω ) 不相关, 不相关 5. S XY (ω ) ≤ S X (ω ) SY (ω )
[物理]随机振动--第7章-功率谱密度
第7章功率谱密度函数7.1 自相关的物理意义及其傅里叶变换7.2 自功率谱密度函数及其性质7.3 窄带随机过程与宽带随机过程7.4 互功率谱密度函数及其性质7.5 共相谱、正交谱和相干函数7.1 自相关的物理意义及其傅里叶变换自相关函数的物理意义可以表达现在的波形与时间坐标平移后的波形之间的相似程度表达随机过程两个不同截口处的两个随机变量之间的相关程度自相关函数与原始信号具有相同的周期(频率)、衰减率(阻尼)动态特性可用来检测随机过程中是否含有周期成分,或者其信号特征自功率谱计算的依据自相关函数既包含了一个随机过程间隔时间的相关程度和依赖性,同时也包含了能量大小的信息。
不过要注意,相关性再也不是象相关系数那样能够用-1到1这样的数来表示相关大小了自相关函数的性质1:⑴自相关函数是偶函数x x R E X t X t E X t X t R自相关函数的性质2:⑵周期平稳过程的自相关函数也是周期函数,其周期与过程的周期相同。
x x R T E X t X t T E X t X t R自相关函数的性质3:⑶τ=0时的自相关函数就是均方值20x x xR E X t X t R E X t X t⑷如果随机过程不是周期过程,则:22222222 01000x x xxx x xxx xxxx x C R R R R时,随机变量与它自身是完全相关的时,两个随机变量之间将不再相关前提:不是周期函数若,则 2lim x xR自相关函数的性质4:⑸自相关函数是一个有界函数22222 110xxx x xxxR R一般τ越大,则两时刻的随机变量X(t1)和X(t1+τ)之间的相关性愈差。
τ↑,Rx(τ)↓。
自相关函数的性质5:一、自功率谱密度函数二、互功率谱密度函数自相关函数Rx(τ)描述“平均功率”随时差τ的变化→“平均功率”的时间结构。
功率谱密度S x (f):描述“平均功率”在频域(谱域)的分布→频率结构。
随机振动功率谱密度值
模态分析主要目的:
获得结构的固有频率,可避免共振现象的发生
当外界激励力的频率等于振动系统的固有频率时, 系统发生共振现象。
模态是结构所固有的一种特性,它与本身的材料特 性,约束方式,结构形状有关,而与输入的加载形式 等激励形式无关。
单自由度系统频响函数分析 粘性阻尼系统
•强迫振动方程及其解
.. .
i
- T0
e
i
d
-
S ( x )e
d
自相关函数是功率谱密度 函数的傅里叶变换
R x ( )
-
S ( ) e
i
d
由傅里叶变换可知:
S
x
( )
1 2
-
R ( ) e
i
d
随机响应 输入自相关系数
G in ( ) R x ( )
x ( t1 , t 2 )
E {[ x 1 E ( x 1 )][ x 2 E ( x 2 )]}
x
1
x2
工程中把随机过程处理成零平均值
xy ( t 1 , t 2 )
E ( x1 y 2 )
x
1
y2
x ( t1 , t 2 )
E ( x1 x 2 )
x
s x ( ) d d
Sx(w)为功率谱密度
傅里叶函数的时移性质
X (t ) 1 2 π
1
x ( i )e
i t
d
X (t )
2 π
x ( i )e
i ( t )
振动分析的有效工具_功率谱密度_李蓓蓓
产品从 生产厂家到用户 手中 , 总是要 经过一 系列流 通 , 随 着物流条件的改善 , 冲击现 象的发 生可大 大减小 , 但 是振动却 伴随着整个流通过程 , 如发动机的转动 , 路面的起伏等 , 这种振 动是无法避免的 , 它往往会 引起疲 劳破损 、零 件松动 等破坏形 式 , 在实际流通环境中 , 随机振动是最常见的振动类型 , 如果要 进行模拟实验并对产品进行 防振设 计 , 就 必须研 究随机 振动 , 而功率谱密度是描述产品随 机振动 的很好 的方法 。 功率谱密 度分析的理 论基础来源于工 程分析 , 包括 声学和 机械振 动 , 现 在把它应用于包装工程上 , 在此讨论振动及振 动分析方法 。
图 7 方案 a(2 浇口) 图 8 方案 b(3 浇口)
a(2 浇口) 方案 b(3 浇口) 图 9 方案
3 结 语
由于注塑制件本身熔接线等缺陷的存在 , 导致制品在应力
参考文献
[ 1] 祁立雷 , 等 .塑木复合材料在弹药包装上的应用研究[ J] .包装工 程 , 2003 , 24(1)
或改进振动激扰以减小振动的破坏 。
2 功率谱密度的获得
随机振动是在时域上发生的 , 所以怎样才能得 到频域控制 的功率 谱密度呢 ? 关键是了 解傅立 叶理论 。 傅立叶理 论认为 任何复杂的波形都可以分解成不同正弦波 , 而不同 的正弦波也 能叠加 成复杂 波形 。 举 例说 明 , 如图 1 表 示的 是一 个随 机波 形 。实际上 , 它是由 3 个正 弦波成 分叠加 而成的 , 每个 成分有 不同的 频率 , 每个成分有不同 的相(时 间关系), 每个成 分的幅 值随机改变 , 但它们都是正 弦波 , 当他们 叠加时 合成图 1 的波 形 。图 2 表示了 这一变化 。 正弦成 分的 幅值分 别用 a 、b、c 表 示 , 结果用 d 表示 。
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Cx
2 x
2 Rx x 2 x
2 2 Rx x x
0时, 1随机变量与它自身是完全相关的
2 2 2 Rx 0 x x x
时,两个随机变量之间将不再相关 前提:不是周期函数
1 lim T T
T 2 T 2
f x
22
tt dt S x f df
一方面,此式表示平均功率 的时间结构,即各个瞬时的功 率x 2 t 对于平均功率的贡献。 另一方面,又表示了平均功率的频率结构,即各种频率的功 率成分Sx(f)df对于平均功率的贡献,因此称为功率谱。
8
自相关函数Rx(τ)描述“平均功率”随时差τ的变化 →“平均功率”的时间结构。 功率谱密度S x(f):描述“平均功率”在频域(谱 域)的分布→频率结构。 二者在不同的域(时域或频域)反映着同一个统计 特性。在不同的场合,各有所长,相辅相成。
一、自功率谱密度函数 二、互功率谱密度函数
9
自相关函数的傅里叶变换
12
为什么称为功率谱“密度”
S x ( f ) df
Sx f df
量纲: 功率 频率
x t A sin t Rx Sx f
单位:m 单位:m
2 2
单位:m /Hz
13
自谱密度Sx(fΒιβλιοθήκη 的性质:对于平稳过程:
1 * sxy lim E X Y T T T T
0
功率谱密度
15
(3)随机过程的自谱在整个频域上的积分等于 随机过程的均方值。
Rx 0 S x f df
2 x
(4) 双边谱 S x f ,f , 工程上,把自谱定义在正半轴上,称为单边谱。
2 S x f , Gx f 0, f 0 f 0
11
为什么称为“功率谱” ?
2 x t x 设 是作用在R=1上的电压信号,则 t 是瞬
时功率信号,而平均功率
1 T lim T2 x 2 t dt Rx 0 x2 T T 2
而 Rx 0 S x f df
S 0 ( )
24
1 2
d R R x x 2 d 2 Sx S x
1 2 E X S d x 2 1 2 4 E X S d x 2 2
16
(5) 导数过程的自谱
Sx S x
2
17
从Parseval 定理角度来定义功率谱密度
——信号在时域的总能量等与它在频域的总能量
x t dt X f
2
2
2 1 df X d 2
18
设 x t 是平稳随机过程的一个样本函数,一般情 况下它不一定能满足绝对可积的条件,为此引入 辅助函数: T T x t , - t 2 2 xT t T 0 , t 2
1 Rx 2
维纳—辛钦关系式
S x e j d
自然频率形式
S x f Rx e j 2 f d Rx S x f e j 2 f df
存在上述傅立叶变换的条件: Rx d 一般地,τ↑,Rx(τ) ↓ ∴ Rx(τ)的傅立叶变换一般是存在的。
5
自相关函数的性质3:
⑶τ=0时的自相关函数就是均方值
Rx E X t X t X t X t Rx 0 E
2 x
6
自相关函数的性质4:
2 ⑷ 如果随机过程不是周期过程,则: lim Rx x
根据Parseval 定理
xT t dt
2
T 2 T 2
1 xT t dt 2
2
X T d
2
2 1 T 1 1 2 2 X T d T xT t dt 2 T T 2
19
T , xT t x t
相似程度 表达随机过程两个不同截口处的两个随机变量之间的 相关程度 自相关函数与原始信号具有相同的周期(频率)、衰 减率(阻尼)动态特性 可用来检测随机过程中是否含有周期成分,或者其信 号特征 自功率谱计算的依据 自相关函数既包含了一个随机过程间隔时间的相关程 度和依赖性,同时也包含了能量大小的信息。不过要 注意,相关性再也不是象相关系数那样能够用-1到1 这样的数来表示相关大小了
若 x 0,则Rx 0
7
自相关函数的性质5:
⑸ 自相关函数是一个有界函数
1 1
2 2 2 2 2 x x Rx Rx 0 x x x
一般τ越大,则两时刻的随机变量X(t1)和X(t1+τ)之 间的相关性愈差。 τ↑,Rx(τ)↓。
14
S x f Rx cos 2 f j sin 2 f d Rx cos 2 f d
Rx 是实函数 S x f 也是实函数
相应地,
Rx =2 S x f cos 2 f df
2 2 1 1 1 2
23
例如。。。
例 3 :如图的自功率 谱函数,求其自相关 f 函数 i 2 f
R xx ( ) S 0 e
f2
2
df
S0
sin 2f 2
若f2趋于无穷大,则为一个 白噪声随机过程:
Rxx ( ) S 0 ei 2f df
2
25
7.3 窄带随机过程与宽带随机过程
窄带过程是功率谱Sx(ω)具有尖峰特性 ,并且只 在该尖峰附近的一个窄频带内 Sx(ω) 才取有意 义的量级。
典型的例子是随机信号通过窄带滤波器后所得到的结 果。窄带过程最极端的情形是相位随机变化的正弦 波,他的谱线是对称分布的两个δ函数。
26
宽带过程是指功率谱Sx(ω)在相当宽的频带上取有意义的 量级。
3
自相关函数的性质1:
⑴ 自相关函数是偶函数
Rx E X t X t E X t X t Rx
4
自相关函数的性质2:
⑵ 周期平稳过程的自相关函数也是周期函数, 其周期与过程的周期相同。
Rx T E X t X t T E X t X t Rx
S ( f ) R ( )e i 2f d yx yx R yx ( ) S yx ( f )e i 2f df
31
定义:
S xy f Rxy e j 2 f d
S yx Ryx e j d
30
7.4 互功率谱密度函数
类似于自功率谱 的定义,定义互 相关的傅氏变换 为互功率谱密度 函数,相应地, 互功率谱密度函 数的傅氏逆变换 为互相关函数
S ( f ) R ( )e i 2f d xy xy R xy ( ) S xy ( f )e i 2f df
第7章 功率谱密度函数
7.1 7.2 7.3 7.4 7.5 自相关的物理意义及其傅里叶变换 自功率谱密度函数及其性质 窄带随机过程与宽带随机过程 互功率谱密度函数及其性质 共相谱、正交谱和相干函数
1
7.1 自相关的物理意义及其傅里叶变换
2
自相关函数的物理意义
可以表达现在的波形与时间坐标平移后的波形之间的
S x Rx e
j
d
j
1 Rx 2
S x e
d
维纳—辛钦关系式
10
7.2 自功率谱密度函数
定义:用符号Sx(ω)记作Rx(τ)的傅立叶变换 S x Rx e j d
(1)Sx(f)≥0 (2)
Sx f 是f 的偶函数
j 2 f
S x f Rx e
u
d Rx e j 2 f d
=
Rx u e
j 2 fu
du Rx u e j 2 fu du S x f
1 lim T T
T 2 T 2
1 1 xT t dt lim T 2 T
2
X T d
2
1 = 2
1 E X t 2
2 x 2
2 1 X T d Tlim T
2 1 E X T d Tlim T
正弦:为一δ函数 窄带:功率谱具有尖峰 宽带:功率谱较宽 白噪声:某一平稳随机过 程包含有0~∝的所有频率 成分,且每个频率所具有 的平均功率大小相等,即 功率谱为平行于横轴的直 线,这样的平稳随机过程 称为白噪声
29
自谱带宽与时间信号衰减的关系?
自相关函数衰减 越快,则自功率 谱带宽越宽 相反,自功率谱 带宽越宽,自相 关函数衰减越快