第4章_功率谱分析
信号与系统第4章 周期信号的频域分析(3学时)
T0 /2
0
x(t )sin(n 0t )dt
四、信号对称性与傅里叶系数的关系
3、半波重迭信号
~ x (t ) ~ x (t T0 / 2)
~ x (t )
A t
T0
T0 / 2 0
T0 / 2
T0
特点： 只含有正弦与余弦的偶次谐波分量，而无奇次谐波分量。
四、信号对称性与傅里叶系数的关系
~ x (t )
2 1 -4 -3 -2 -1 1 2 3 4
~ x (t ) ~ x1 (t ) ~ x2 (t )
nπ nπt t~ x (t ) 1.5 Sa ( ) cos( ) 2 2 n 1
~ x1 (t )
2
x 1(t ) 2
1 2 3 4
-4 -3 -2 -1
三、周期信号的功率谱
一、周期信号频谱的概念
连续时间周期信号可以表示为虚指数信号之和，其 中Cn 为傅里叶系数 。
~ x (t )
n =
Cn e
jn0t
1 Cn T0
T0 t 0
t0
~ x (t )e jn 0t dt
问题1：不同信号的傅里叶级数形式是否相同？ 相同 问题2：不同信号的傅里叶级数不同表现在哪里？ 系数
例3 课本P129
例4 已知连续周期信号的频谱如图，试写出信号的 Fourier级数表示式。 Cn
3 2 1 1 3 4 3 2
9
6
0
3
6
9
n
解： 由图可知 C0 4
C 1 3
C2 1
C 3 2
~ x (t )
功率谱分析及其运用简答题
功率谱分析及其运用简答题一、功率谱分析的基本原理功率谱分析的基本思想是将一个连续时间的信号转换为频域上的离散信号，然后对这些离散信号进行傅里叶变换，得到其频谱表示。
频谱表示中的每个峰值代表了一个特定的频率分量，而每个峰值的高度则代表了该频率分量的强度。
通过对频谱表示进行加权平均，可以得到原始信号的能量分布情况。
二、功率谱分析的应用场景1.通信系统：在无线通信系统中，功率谱分析可以用来检测干扰信号或者识别出合法的通信信号。
通过比较接收到的信号与已知的噪声信号之间的功率谱差异，可以判断出是否存在干扰。
此外，功率谱分析还可以用来估计信道容量和误码率等重要参数。
2.音频处理：在音频处理中，功率谱分析可以用来提取音乐中的基音和谐波等信息。
通过对音乐信号进行快速傅里叶变换（FFT），可以得到其频谱表示，然后再通过滤波器等算法提取出所需的信息。
3.雷达系统：在雷达系统中，功率谱分析可以用来检测目标反射回来的信号。
通过对反射回来的信号进行功率谱分析，可以确定目标的位置、速度和形状等信息。
三、实际运用举例下面以一个简单的示例来说明功率谱分析的实际运用过程。
假设我们有一个包含多个正弦波成分的信号x（t），我们需要将其分解成若干个简单的正弦波成分y（i），并计算每个成分的振幅和频率。
具体步骤如下：1.对信号x（t）进行快速傅里叶变换（FFT），得到其频域表示f （k）。
2.对频域表示f（k）进行平滑处理，以减少高频噪声的影响。
常用的平滑方法包括均值滤波和中值滤波等。
3.对平滑后的频域表示f（k）进行平方运算，得到其功率谱密度ρ（f）。
4.根据需要，可以选择不同的窗函数对ρ(f)进行加窗处理，以减少频谱泄漏等问题。
常见的窗函数包括汉宁窗、汉明窗和矩形窗等。
5.最后，根据ρf）的大小和位置等信息，可以确定原始信号中包含的各个正弦波成分以及它们的振幅和频率等特征。
功率谱分析的原理及应用
功率谱分析的原理及应用1. 什么是功率谱分析功率谱分析是一种对信号进行频域分析的方法，它可以将信号在频域上表达出来。
通过功率谱分析，我们可以了解信号的频率分布，并从中提取出信号的特征。
功率谱分析广泛应用于信号处理、通信系统、声学分析等领域。
2. 功率谱分析的原理功率谱分析的原理基于傅里叶变换的思想，将时域上的信号转换为频域上的信号。
傅里叶变换可以将一个信号表示为多个不同频率的正弦波的叠加，而功率谱则表示不同频率正弦波的能量分布情况。
功率谱分析的具体步骤如下：- 第一步：将原始信号转换为时域上的离散信号。
- 第二步：对离散信号进行傅里叶变换，得到频域上的信号。
- 第三步：计算频域上信号的幅度谱，得到信号在不同频率上的能量分布。
- 第四步：对幅度谱进行平方处理，得到功率谱。
3. 功率谱分析的应用功率谱分析在许多领域中都有广泛的应用，以下列举了一些常见的应用场景。
3.1 信号处理功率谱分析在信号处理中具有重要的作用。
通过分析信号的功率谱，我们可以了解信号的频率特性，从而帮助我们对信号进行滤波、降噪等处理。
同时，功率谱分析还能够帮助我们检测信号中的周期性成分，并进行信号的识别和分类。
3.2 通信系统在通信系统中，功率谱分析可以用于频谱分析和带宽分配等任务。
通过对信号的功率谱进行分析，可以确定频率段的使用情况，从而辅助我们进行频谱规划和频率资源的分配。
此外，功率谱分析还可以帮助我们评估信道的质量，从而对通信系统进行优化。
3.3 声学分析声学分析是功率谱分析的另一个重要应用领域。
在声学分析中，功率谱分析可以用于声音信号的频谱分析和特征提取。
通过分析声音信号的功率谱，我们可以了解声音的频率成分和能量分布，进而帮助我们进行声音信号的分类、识别和音频处理等任务。
3.4 振动分析功率谱分析在振动分析中也得到了广泛的应用。
通过对振动信号进行功率谱分析，我们可以了解结构物的固有频率和振动模态，从而帮助我们识别结构物中存在的故障和缺陷。
功率谱分析及其应用
S x Rx e j d
Rx S x e j d
随机信号的功率谱密度
自功率谱密度函数(Auto-power spectral density function)的性质
自功率谱密度函数是实偶函数。 自功率谱密度函数是双边谱。
Cxy 2 R cos d 单边互谱密度函数 (One-sided cross-power spectrum) xy Qxy 2 Rxy sin d 其中 j
实部 Gxy Gxy e 虚部
单边功率谱(one-sided power spectrum)（非负频率 上的谱） G 2S
x x
2 Rx e j d
0
随机信号的功率谱密度
1 T 2 Rxx 0 lim x t x t 0 dt x T T 0
输入x(t)与输出y(t)的互相关函数(crosscorrelation function )为：
Rxy Rx ' x Rx 'n1 Rx 'n2 Rx 'n3
Rxy Rx ' x
S xy f
由于噪音与输入无关，所以后3项为零，于是有
可利用互谱求系统的
X(t)
系统1 系统2 可在强噪声背景下分析系统的传输特性
n1 t
n2 t
y(t)
n3 t
随机信号的功率谱密度 正弦加随机
随机信号
yt x ' t n1 ' t n2 ' t n3 ' t
信号通过线性系统的自相关函数能量谱和功率谱分析
§6.7 信号通过线性系统的自相 关函数、能量谱和功率谱分析
•能量谱和功率谱分析 •信号经线性系统的自相关函数
北京邮电大学电子工程学院 2002.3
2
第 页
时域
前面，从
频
域
s
域
中研究了
激励
响
应
三者的关系
系统
现在，从激励和响应的自相关函数，能量谱，功率谱 所发生的变化来研究线性系统所表现的传输特性。
X
3
一．能量谱和功率谱分析
第
页
et E j
ht rt H j H j
时域
rth t*et
频域
R j H j E j
假e定 t是能量有 et的 限能 信量 号谱 e， ， 密度 rt的能量谱 r密度
eEj2
rRj2
X
4
第
显然
页
R j2H j2E j2
所以
rH j2e
Se e j
因为
Re
Rh Rr
F h tH j F h * t H * j
所以 R r R e h t h * t R e R h
其中 R h h t h * t为系统冲激响应的自相关函数。
X
H j 2
Sr r
物理意义：响应的能谱等于激励的能谱与 H j 2的乘积。
同样，对功率信号有
SrH j2Se 物理意义：响应的功率谱等于激励的功率谱与 H j 2
的乘积。
X
5
二．信号经线性系统的自相关函数 第 页
由
rH j2e
SrH j2Se
得
r H j H * j e
S r H j H * j S e
信号系统(陈后金)第4章-信号的频域分析
0 2 lim[ 2 ] 2 0 + w
2 w dw 2arctg( ) 2 2 2 +w
f (t )
dt (t )e jwt dt 1
(t )
(1)
1
F (w )
0
t
0
w
单位冲激信号及其频谱
(4) 直流信号
直流信号不满足绝对可积条件,可采用极限 的方法求出其傅里叶变换。
F [1] lim F [1 e
0
| t|
2 ] 2 (w ) ] lim[ 2 2 0 + w
符号表示：
F ( jw ) F[ f (t )] f (t ) F 1[ F ( jw )]
或
f (t ) F ( jw )
F
狄里赫莱条件
（1）非周期信号在无限区间上绝对可积
f (t ) dt
（2）在任意有限区间内，信号只有有限个最大值 和最小值。 （3）在任意有限区间内，信号仅有有限个不连续点， 且这些点必须是有限值。 狄里赫莱条件是充分不必要条件
P 1
2 2 2 | C ( n w ) | C ( 0 ) + 2 | C ( n w ) | 0.1806 0 0 n =1 4 4
n =—4
P 0.1806 1 90 % P 0.200
周期矩形脉冲信号包含在有效带宽内的各谐波平均功 率之和占整个信号平均功率的90%。
虚指数信号 正弦型信号单位冲激序列
• 常见周期信号的频谱密度
1. 常见非周期信号的频谱
(1) 单边指数信号
随机信号的功率谱分析 (DEMO)
信号的功率谱分析1、功率谱密度函数的定义对于随机信号)(t x ，由于其任一样本函数都是时间的无限的函数，一般不能满足傅里叶变换的存在条件（即积分⎰∞∞-dt t x )(必须收敛）。
如果将样本函数取在一个有限区间]2,2[T T -内，如图所示，令在该区间以外的0)(=t x ，则积分⎰∞∞-dt t x )(收敛，满足傅里叶变换条件，变换后用功率谱密度函数表示。
2、功率谱密度函数（又称功率谱）的物理意义是在频域中对信号能量或功率分布情况的描述。
功率谱表示振动能量在频率域的分解，其应用十分广泛。
功率谱的横坐标是频率，纵坐标是实部、虚部的模的平方。
功率谱密度函数作为随机信号在频域内描述的函数。
对于随机信号而言，它不存在频谱函数，只存在功率谱密度函数（功率大小在频谱中反映为频谱的面积）。
时域中的相关分析为在噪声背景下提取有用信息提供了途径。
功率谱分析则从频域提供相关技术所能提供的信息，它是研究平稳随机过程的重要方法。
3．功率谱密度函数的应用(1)结构各阶固有频率的测定 工程结构特别是大型结构(如高层楼房、桥梁、高塔和重要机械设备等)要防止共振引起的破坏，需要测定其固有频率。
如果对结构加以激励(或以大地的脉动信号作为激励信号)，即可测定结构的响应(振动信号)，再对响应信号作自功率谱分析，便可由谱图中谱峰确定结构的各阶固有频率。
(2)利用功率谱的数学特点求取信号传递系统的频率响应函数。
(3)作为工业设备工作状况的分析和故障诊断的依据 根据功率谱图的变化，可以判断机器设备的运转是否正常。
同时．还可根据机器设备正常工作和不正常工作时，振动加速度信号的功率谱的差别，查找不正常工作时，功率谱图中额外谱峰产生的原因以及排除故障的方法。
自功率谱密度函数定义及其物理意义假如)(t x 是零均值的随机过程，即0=x μ（如果原随机过程是非零均值的，可以进行适当处理使其均值为零）又假设)(t x 中没有周期分量，那么当∞→τ，0)(→τx R 。
第四章 平稳随机过程的谱分析
1 2
S
X
(
)e
j
d
自相关函数和功率谱密度皆为偶函数
若随机过程X t是平稳的，自相关函数绝对可积，则自相关函数
jt
ddt
1
2
XX
()
x(t)e jt dtd
1
2
X
X
()X
* X
()d
1
2
X
X
()
2d
4.1、平稳随机过程的功率谱密度 ❖功率谱
功率型信号：能量无限、平均功率有限的信号
P lim 1 T s(t) 2 dt T 2T T 其能谱不存在，而功率谱存在
持续时间无限长的信号一般能量无限
4.1、平稳随机过程的功率谱密度
❖如何计算随机信号的平均功率？
2）时域计算方法
任一样本函数的平均功率为
W
lim
T
1 2T
T x2(t, )dt
T
随机过程的平均功率为
W
E[W
]
lim
T
1 2T
T E{X 2(t)}dt
T
若为各态历经过程：
W =W
4.1、平稳随机过程的功率谱密度 ❖如何计算随机信号的平均功率？
2020/5/20
6
4.1、平稳随机过程的功率谱密度
❖傅立叶变换
则 x(t)的傅立叶变换为：
X () x(t)e jt dt
其反变换为：
x(t) 1 X ()e jt d
2
频谱密度存在的条件为：
频谱密度
x(t)dt
2020/5/即20 信号为绝对可积信号
包含：振幅谱 相位谱
求各样本函数功率谱密度的统计平均
通信技术概论数字基带信号的功率谱分析
数字基带信号的传输及码间干扰
数字基带信号的传输
d (t )
发送滤波器 信道 接收滤波器
y (t )
HT ( f )
Hc ( f ) n(t )
HR( f )
H( f )
图5.4.1 数字基带传输系统的数学模型
d (t ) 为经过了码型变换的单位冲激序列，码元间隔为 Tb ，有：
2013-5-5 2
数字基带信号的码型
an
(a) 单极性不归零码
1 0 1 1 0 0 1
t
Tb
(b) 双极性不归零码
t
(c) 单极性归零码
t
(d) 双极性归零码
t
参考 信号 0
(e) 差分码
t
（f)极性交替码（ＡＭＩ）
图5.2.1
几种典型的二进制码型
2013-5-5
3
数字基带信号的码型
6．差分码 用相邻脉冲的极性变与不变来表示 “1”和“0”。如相邻码元极性变 化 表示“1”，相邻码元极性不变表示“0”。又称相对码 。 bn an bn 1
2013-5-5
B 1 / Tb 1000Hz
8
二元数字基带信号的功率谱分析
例 分析０、１等概的单极性归零码的功率谱。已知单个“１”码 的波形是幅度为A的半占空矩形脉冲 。 g1 (t )
1 ATb S a (fTb / 2) G2 ( f ) 0 2 A2Tb 2 Tb A2 A2 2 n P( f ) S a (f ) ( f ) S a ( ) ( f nfb ) 8 2 16 2 n 1 8 G1 ( f )
fb
G1 ( f ) 、 2 ( f ) G
功率谱分析
随机信号处理之功率谱估计姓名:***学号：************专业：电子信息工程一．原理古典谱估计之相关函数法相关法谱估计是以相关函数为媒介来计算功率谱,又叫做间接法它的理论基础是维纳-辛钦定理,其具体步骤如下:第一步,由获得的N 点数据构成的有限长序列xn(n)来估计自相关函数,即:第二步,由自相关函数的傅里叶变换求功率谱,即以上两步经历了两次截断,一次是估计 时仅利用了x(n)的N 个观测值,这相当于对x(n)加矩形窗截断.该窗是加在数据上的,一般称为加数据窗.另一次是估计时仅利用了从-(M-1)到(M-1)的 ,这相当于对加矩形窗截断,将截成(2M-1)长,这称为加延时窗.式中和分别表示对和的估值.由于M ≪N ,使得上式的运算量不是很大,因此在FFT 问世之前,相关法是最常用的谱估计方法古典谱估计之周期图法首先，数据加窗得到有限长序列x N (n)直接求傅里叶变换，得频谱X N (e iω),即X N (e iω)=∑x N (n)e−iωnN−1n=0 然后，取频谱幅度的平方，并除以N ，以此作为对x(n)真实功率谱Sx(e iω)的估计，即Sx(e iω)=1N|X N (e iω)|2事实上，周期图法谱估计与相关法谱估计的差异只是估计自相关函数的方法不同。
参数模型法谱估计之Yule-Walker 方程矩阵估计高斯消去法是解尤勒-沃克方程的一种算法,这种方法直接求解线性方程组,运算量较大。
在解之前,先大概了解一下尤勒-沃克方程:µN 1x N N n 01R (m)x (n)x (n m)N -==+∑1(1)ˆˆS ()()M j j m xxm M e R m e ωω--=--=∑µx R(m)()N x n ˆS ()j x e ωµx R (m)x R ()m x R ()m µx R (m)ˆS ()j xe ωx R ()m S ()j x e ω如前所述,P 阶ＡＲ模型的系统函数为可以看出，Ｐ阶ＡＲ模型有Ｐ＋１个待定系数，由上式，可得白噪声激励得到的系统输出可以理解为，用ｎ时刻之前的ｐ个值的线性组合来预测ｎ时刻的值预测误差为．在均方误差最小准则下，组合系数的选择应使预测误差的均方值最小．经过一系列的运算，最终可以得到ＡＲ模型的正则方程也就是尤勒－沃克（Yule-Walker ）方程．由P 个方程可以求出P 个参数a i .有了参数a i （i=1,2,3,4,…,p ），就可以根据自相关函数和参数a i 求系统增益G 。
【精品】有关功率谱分析的相关总结
有关功率谱分析的相关总结有关功率谱分析的相关总结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，能量有限的信号通常为能量信号，他们的傅里叶变换是收敛的)，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”。
（随机过程有频谱吗？）（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矩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。
频谱和功率谱的区别在于：（1）信号通常分为两类：能量信号和功率信号；（2）一般来讲，能量信号其傅氏变换收敛（即存在），而功率信号傅氏变换通常不收敛，当然，若信号存在周期性，可引入特殊数学函数（Delta）表征傅氏变换的这种非收敛性；（3）信号是信息的搭载工具，而信息与随机性紧密相关，所以实际信号多为随机信号，这类信号的特点是状态随机性随时间无限延伸，能量无限。
换句话说，随机信号大多属于功率信号而非能量信号，它并不存在傅氏变换，亦即不存在频谱；（4）若撇开搭载信息的有用与否，随机信号又称随机过程，很多噪声属于特殊的随机过程，它们的某些统计特性具有平稳性，其均值和自相关函数具有平稳性。
对于这样的随机过程，自相关函数蜕化为一维确定函数，前人证明该确定相关函数存在傅氏变换；（5）能量信号频谱通常既含有幅度也含有相位信息；幅度谱的平方（二次量纲）又叫能量谱，它描述了信号能量的频域分布；功率信号的功率谱描述了信号功率随频率的分布特点，也已证明，信号功率谱恰好是其自相关函数的傅氏变换；（6）实际中我们获得的往往仅仅是信号的一段支撑，此时即使信号为功率信号，截断之后其傅氏变换收敛，但此变换结果严格来讲不属于任何“谱”；（7）对于（6）中所述变换若取其幅度平方，可作为信号功率谱的近似，是为经典的“周期图法”；（8）FFT是DFT的快速实现，DFT是DTFT的频域采样，DTFT是FT的频域延拓。
功率谱分析
谐波分析
准5年 准2年
准3年
Fig. 5 The time series curve for the standardized interannual component(1 and a half years to 8 years) of the IAAM
功率谱检验
65.1 m
38 m 24 m
End
Thanks
距平序列
Pic.3 The time series curve for the anomaly of the IAAM
功率谱分析
19a 3a 2a
Pic.4 The curve for the continuous spectrum and the check line of the red noise.
• 结果分析 • 结论
资料与方法介绍
NCAR/NCEP资料
NCAR/NCEP月平均风场资料（1948～2004年，30°E～ 180°E，40°S～40°N),水平分辨率2.5°*2.5°。
垂直方向上取对流层下层1000hPa，925hPa，850hPa， 700hPa四层经向风V平均作为低层，和对流层上层300hPa， 250hPa，200hPa，150hPa，100hPa五层经向风V平均作为高层。
影响aam的系统在低空有澳大利亚的冷性反气旋沿100e以东的越赤道气流西太平洋副高和赤道东风气流等各个系统在高空有南亚高压南半球强大的反气旋和高空自北半球向南半球的越赤道气流等
主要内容
• 资料与方法介绍 • 季风环流指数定义
(IAAM=Index of Asia-Australia Monsooneries on the high level of the troposphere, the black line is the time series of the IAAM.
随机信号分析基础第四章习题
A2RX ( ) B2RY ( ) ABRXY ( ) ABRYX ( )
由维纳辛钦定理可得： GW () A2GX () B2GY () ABGXY () ABGYX ()
4.5 功率谱估值的经典方法 1. 平滑法
将全部数据用来计算出—个周期图，然后在频域将其平滑
G (i )
1 2L 1
iL
Gˆ N
j i L
(
j)
窗口根据实际情况选择
4.5 功率谱估值的经典方法
谱估值的一些实际问题
1.数据采样率 2.每段数据的长度L 3.数据总长度 4.数据预处理 a.把无用的直流分量和周期分量(比如市电干扰)去掉 b.处理前还应去掉信号中的“趋势项”，比如电生理记录
rect( )
2a
a2 2
a
a
a2 ( 0 )2 a2 ( 0 )2
sin2 ( )
2
( )2
2
4.3 功率谱密度的性质
性质1： 非负性， Gx(ω)≥0 性质2： GX(ω)是实函数
性质3： Gx(ω)是偶函数，即 GX () GX ()
性质4： GX ' ( ) 2GX ( )
(2)当平稳过程含有对应于离散频率的周期分量时，该成 分就在频域的相应频率上产生δ-函数。
4.2 功率谱密度与自相关函数之间的关系 典型的傅氏变换
(t)
1
c os0t
sin(t / 2)
2 t / 2
ea
ea cos0
1 , 1
功率谱分析
三、功率谱分析字体[大][中][小]周期信号的功率谱为其双边幅值频谱的平方|c n|2;非周期信号的功率谱为其幅值谱密度的平方|X(ω)|2＝X(ω)X*(ω)。
随机信号属于时域无限信号，其频率、幅值和相位为随机变量。
因而，采用具有统计特性的功率谱估计进行谱分析(一)自功率谱密度及其估计各态历经随机信号的功率谱密度S x(ω)与自相关函数R x(τ)为傅里叶变换偶对，即为了方便，也可用在非负频率范围内(ω>0)定义的单边功率谱密度G x(ω)代替双边功率谱密度S x(ω)，两者之间的关系为自功率谱估计可分为线性估计法与非线性估计法。
前者以快速变换为基础，应用较早，也称为经典谱分析法; 后者是与时序模型结合的一种新方法，又称为现代谱分析方法。
1. 周期图各态历经随机信号的均方值ψx2为信号能量的时域描述。
巴什瓦定理表明，信号能量的时域计算与频域计算相等，即由此定义自功率谱密度及其估计为：式中表12-45 典型信号的自相关、频谱、概率密度(续)X(ω)为测试数据x(t)的傅里叶变换，X(k)为N个数据x(n)的离散傅里叶变换，由FFT 直接求出。
由于X(k)具有周期函数的性质，所以称由此获得的自功率谱估计为周期图。
自相关估计x′(r)的快速傅里叶变换可作为自功率谱估计的另一计算公式以上两种估计都是自功率谱S x(ω)的有偏估计，只是偏差大小不同。
两种估计在时域对数据或对自相关估计进行截断，相当于加窗处理，致使谱估计成为真实功率谱(或称为真功率谱)与窗谱W(ω)的卷积，即Ŝx(ω)=S x(ω)*W(ω)窗谱旁瓣的泄漏效应和卷积的作用使真功率谱的尖峰数值变化，邻近点的数值变大，造成谱估计的模糊与失真以上两种估计的方差较大; 相距2π/N的各点估计值互不相关，故数据点数N越大，这些点的估计值的随机起伏越严重。
为改善谱估计的估计质量，在增大数据点数的同时，采用平均化处理和窗处理方法减小谱估计的方差。
测控系统设计第4章--测控系统设计应用实例
⑷ ⑸ ⑹ ⑺
%Create a 10-point averaging FIR filter，filter x using both filter and filtfilt for comparison: Fs = 100; t = 0:1/Fs:1; x = sin(2*pi*t*3)+.25*sin(2*pi*t*40); % 10 point averaging filter b = ones(1,10)/10; y = filtfilt(b,1,x); % non-causal filtering yy = filter(b,1,x); % normal filtering plot(t,x,t,y,’—‘,t,yy,’…’)
频谱分析 如果信号 x (t ) = x (t + nT ) ，则称其为周期信号； 周期信号可以用付里叶级数表示为：
x (t ) = a0 + ∑ ( an cos nω 0t + bn sin nω 0 t )
n =1
∞
其中：
ω 0 = 2πf 0 =
a0 =
2π 为基波角频率； f 0 为基波频率； T 为信号的周期； T
N N max
非线性标度特性
非线性标度的分段线性化； 数据校准 数据校准的目的是消除系统的零点漂移、偏 移、误差等； 校准分为静态较准和动态较准； 零点校准、量程校准、读数校准；
⑵ ຫໍສະໝຸດ ⑶零均值化处理 零均值处理：红色：非零均值，黑色：零均值 为便于以后的处理，常常需要将采样信号变 成零均值的数据； 设采样序列为 u ( n ) ， 经零均值化处理后的数据序列为 x ( n ) ，则： x( n ) = u( n ) − u n = 0,1, K , N − 1 1 N −1 其中 u 为序列 u( n ) 的均值， u = ∑ u( n ) N n =0 ⑷ 零趋势化处理 迭加在测量信号上的慢变信号称为趋势项； 设有原始测量记录信号 u ( n ) ： x ( n ) = u ( n ) − (u + k ( n ) ) n = 0,1, K , N − 1 其中 u 为 u( n ) 的均值； 而 k 则是序列 u( n ) 的平均斜率； k ( n ) = k n 为 u( n ) 序列的零趋增量； x ( n ) 是消除了趋势后，均值及斜率都为零的记录： 对于线性的趋势项，可以计算出平均斜率，然后按上 述方法加以滤除； 对于非线性的趋势项，可以用预测算法计算 k ( n ) ，也 零趋势化处理 可以采用分段拟合技术滤除；
功率谱分析例要点
功率谱分析例要点在进行功率谱分析时，需要进行一系列的预处理步骤，以确保分析得到的结果是可靠和可解释的。
首先，需要对原始信号进行采样，并确保采样频率满足香农定理的要求。
其次，常用的预处理步骤包括去除常态成分和基线漂移等。
最后，通常还需要对信号进行窗函数处理，以抑制频谱泄漏的影响。
对信号进行频域分析的一种常用方法是傅里叶变换。
傅里叶变换能够将信号从时域转换到频域，展示信号的频域特性。
通过傅里叶变换，可以获得信号的频谱图，并计算信号在不同频率上的功率密度。
功率谱分析中一个重要的指标是功率谱密度（PSD），它表示信号在单位频率上的平均功率。
通过对信号进行傅里叶变换，可以得到信号的频谱，然后将频谱取模平方即可得到功率谱密度。
功率谱密度是描述信号频域特性的重要参数，可以用于研究信号的频谱分布情况以及不同频率上的能量贡献。
在进行功率谱分析时，可以采用不同的窗函数来处理信号。
窗函数的作用是减小频谱泄漏的影响，使得功率谱分析的结果更加准确。
常用的窗函数包括矩形窗、汉宁窗、汉明窗等。
不同的窗函数适用于不同的信号特点，选择合适的窗函数可以提高功率谱分析结果的可靠性。
功率谱分析在信号处理的许多领域都有广泛应用。
例如，在通信系统中，可以通过功率谱分析来研究信道的频率响应，以及信号的频域干扰情况。
在振动信号分析中，功率谱分析可用于研究机械系统的谐波分布情况，并预测故障的发生。
在地震学领域，功率谱分析可以用于研究地震信号的频谱特性，进而推断地震的震级和震源深度。
总之，功率谱分析是一种重要的频域信号分析方法，能够揭示信号在不同频率上的能量分布情况。
在进行功率谱分析时，需要进行一系列的预处理步骤，并选择适当的窗函数来减小频谱泄漏的影响。
功率谱分析在许多领域都有广泛应用，为研究信号的频域特性提供了有力的工具。
通信原理第四章2
对比图4.3.2可以看出，传 输过程中第4个码元发生 了误码。产生该误码的原 因之一是信道加性噪声， 之二是传输总特性（包括 收、发滤波器和信道的特 性）不理想引起的波形畸 变，使码元之间相互串扰， 从而产生码间干扰。
图43.2 数字基带传输系统各点波形 《通信原理课件》
4.3.2 基带传输系统的数学分析 传输过程中第4个码元发生了误码，产生 该误码的原因就是信道加性噪声和频率特性。 基带传输系统的数学模型如图所示：
（2）尾部衰减要快。
经整理后无码间串扰的条件为：
1(或常数) h(kT ) 0 k 0 k 0
可以找到很多能满足此条件的系统，例如
h(t) 1
-4T
-3T -2T
-T
0
T
2T
3T
4T
t
《通信原理课件》
能满足码间无串扰的传递函数H(ω)不止一个，如： ① 门传递函数的冲击响应： h(t ) Sa( t ) Ts h(t ) Sa 2 ( t ) ② 三角传递函数的冲击响应： Ts m ③ 宽门传递函数的冲击响应： h(t ) Sa( t ) Ts
0 k
j
0
k
0
R
0
k j
讨 论：
① r(t)的采样值有三项： (a) ak h(t0 )：有用信息项 (b) 码间串扰值 : 除第k个码元波形之外的所有其它码元 在采样时刻的代数和，由于 a n 是随机变量，码间串扰也 是一个随机变量。 (c) 加性噪声干扰值：随机干扰 ② 由于存在码间串扰和加性噪声，判别 r kTs t0 值是“0” 还是“1”，可能错判。 ③ 理想情况：是在无干扰下，r (kTs + t0 ) = ak h(t0 )> Vd Vd：判别门限
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Sx
Rx
e j d
Rx
Sx
e j d
随机信号的功率谱密度
▪ 自功率谱密度函数(Auto-power spectral density function)的性质 ➢ 自功率谱密度函数是实偶函数。 ➢ 自功率谱密度函数是双边谱。
xy
arctan
Qxy Cxy
随机信号的功率谱密度
▪ 互谱分析的估计
▪ 离散点
S k xy
1 N
X
k iY k i
S k xy
1 N
X k iY k i
▪ 对应于数字信号
Sxy fi
1 T
X
fi Y
▪
X(t)
系统1
系统2
y(t)
n1 t
n t 2
n3 t
随机信号的功率谱密度 正弦加随机
随机信号
随机信号的功率谱密度
yt x't n1' t n2 ' t n3' t
输入x(t)与输出y(t)的互相关函数(crosscorrelation function )为：
fi
Sxy fi
1 T
X
fi
Y
fi
随机信号的功率谱密度
▪ 工程应用
▪ 可利用互谱求系统的 H f H f f
Hf
Yf Xf
Y f X f X f X f
Sxy f Sxf
▪ 可在强噪声背景下分析系统的传输特性
H
f
Байду номын сангаас
Yf Xf
H f 2 H f H f
Y f Y f Xf Xf
Y f 2 X f 2
Sy f Sx f
▪ 测量中经常用这个公式计算频率响应函数 (frequency response function)的幅值，但无 法计算它的相位、实部和虚部。
随机信号的功率谱密度
▪ 设x(t)是零均值的随机信号，且x(t)中无周期性分
量，其自相关函数 Rx 0 ，自相关函数满足
富立叶变换条件
Rx
d
0
▪ 工程中对信号进行隔直
Rxx ( )
处理，使 x 0。
▪ 对于含有周期成分的信
号，用窗函数(window function)截断，使
e j d
▪ 单边互谱密度函数(One-sided cross-power
spectrum )
Gxy
2 R xy
e j d
0
随机信号的功率谱密度
▪ 单边互谱密度函数(One-sided cross-power spectrum)
Sx f
T x2
T
lim
T
t dt
1X 2T
1
lim
T 2T
2
f
X f 2 df
随机信号的功率谱密度
▪ 功率谱估计
Sx
f
1 T
Xf 2
Sx k
1 N
X k 2
其中k 0,1,2 N 1
单边谱
Gx
f
2 N
随机信号的功率谱密度
▪ 互功率谱密度函数(cross-power spectral
density function)定义
Rxy
d
➢ 如果互相关函数满足福氏变换条件
Sxy
R xy
e j d
Rxy
1
2
S xy
▪ 第四章 功率谱分析
随机信号的功率谱密度
▪ 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里叶变换。又因为随机信号 的频率、幅值、相位都是随机的，因此从理论上 讲，一般不作幅值谱和相位谱分析，而是用具有 统计特性的功率谱密度(power spectral density) 来作谱分析。
T 0
x
t
x
t
0
dt
2 x
Rxx 0 S xx
f
e j2 f 0df
S xx
f
df
Rxx
0
2 x
S xx f df
随机信号的功率谱密度
▪ Parseral定理 ➢ 信号的能量在时域与频域是相等的。
x2 t dt X f 2 df
➢ 自功率谱密度函数(Auto-power spectral density function)
➢ 互功率谱密度函数(cross-power spectral density function)
➢ 相干函数(coherence function)与频率响应函 数(frequency response function)
➢ 评测输入、输出信号间的因果性，即输出信号 的功率谱中有多少是所测试输入量引起的响应。
2 xy
Gxy 2 Gx Gy
随机信号的功率谱密度
▪ 频率响应函数(frequency response function)
的定义
H
Gxy Gx
▪ 谱相干函数的性质
Rxy Rx'x Rx'n1 Rx'n2 Rx'n3
由于噪音与输入无关，所以后3项为零，于是有
Rxy Rx'x
H
f
Sxy f Sx f
Sxx' f Sxf
随机信号的功率谱密度
▪ 谱相干函数(spectral coherence function)的定 义
▪ 自功率谱密度函数(Auto-power spectral
density function)与幅值谱(amplitude
spRexxct0rumTl)im的 2关1T系TT x2 t dt
Sx
f
df
Rxx
0
lim 1 T 2T
x 2
得 。
Rxx ( )
RxT xT ( )
随机信号的功率谱密度
▪ 自功率谱密度函数(Auto-power spectral density function)定义
➢ 根据维纳—辛钦公式，平稳随机过程的功率谱 密度与自相关函数是一傅里叶变换偶对 (fourier transform dual pair)
➢
2 xy
1
y(t)和x(t)完全相关
➢
2 xy
0
y(t)和x(t)完全无关
➢
1
2 xy
0
y(t)和x(t)部分相关
测试中有外界干扰
输出y(t)是输入x(t)和其它输入的综合输出
联系x(t)与y(t)的系统是非线性(nonlinear)的
随机信号的功率谱密度
▪ 单边功率谱(one-sided power spectrum)（非 负频率上的谱）
Gx 2Sx
2 Rx
e j d
0
随机信号的功率谱密度
▪ 物理意义 ➢ 信号的能量在不同频率成分上的分布。
Rxx
0
lim
T
1 T
油压脉动自谱
船用柴油机润 滑油泵压油管 振动和压力脉 动间的相干分 析
油管振动自谱
Gxy Cxy jQxy
▪
其中 ➢ 实部 ➢ 虚部
Cxy
2
R xy
cos d
Qxy
2
R xy
sin d
Gxy Gxy e jxy
Gxy Cxy 2 Qxy 2
X k 2
计算方法
xt
FFT
xn
模平方
X k
X
k 2
平均
1
X k 2
N
S
x
k
IFFT
Rx
r
随机信号的功率谱密度 ▪ 工程应用
➢ 1）功率谱在设备诊断中的应用
①汽车变速箱上加速度 信号的功率谱图
正常 异常
随机信号的功率谱密度
▪ 可分析系统的 H f