功率谱密度是什么
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。
延伸阅读
谱的计算单位
1、功率谱密度(PSD,power spectral density)的计算单位:
工程单位:W/Hz(瓦特/赫兹)。
国际制单位:m^2/s^3(平方米/秒^3)。
2、谱功率分布(SPD,spectral power distribution)的计算单位:
W/nm(瓦特/纳米)。
为什么用功率谱密度描述特征
这个还得从定义着手去理解,功率谱密度: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。
频谱分析:对信号进行傅里叶变换,用该方法对振动的信号进行分解,并按频率顺序展开,使其成为频率的函数,进而在频率域中对信号进行研究和处理的一种过程。
随机过程(Stochastic Process)是一连串随机事件动态关系的定量描述。
功率谱密度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。
频谱分析是将信号在时间域中的波形转变为频率域的频谱,进而可以对信号的信息作定量解释。
由二的分析可知,频谱分析往往是对于一些波信号进行研究的方法,通常不适合分析具有概率性质的随机变量的研究,而功率谱密度分析是适合的工具。
功率密度函数
最近做时间序列,知道了功率谱密度的概念,matlab里可以直接求,但是却不知道其真正涵义,所以在网上收集了一些资料,然后整理总结,理解的可能不对,部分是他人的原话摘抄。
引入:一个随机震动过程的特征可以用数学期望、方差和相关函数来描述。在工程技术问题中,广泛采用从频率域来描述一个随机振动过程特征的功率谱函数。功率谱密度函数能够反映随机振动的功率关于频率的分布密度。
一、频谱密度,
频谱密度:设一个能量信号为s(t),则它的频谱密度S(w)可以由付氏变换求得。
S(w)=F(s(t))
能量信号的频谱密度S(f)和功率信号C(jnw)(比如一个周期信号)的频谱主要区别有:
(1)S(f)是连续谱,而C(jnw)是离散谱;
(2)S(f)单位是幅度/频率,而C(jnw)单位是幅度;(这里都是指其频谱幅度)
(3)能量信号的能量有限,并连续的分布在频率轴上,每个频率点上的信号幅度是无穷小的,只有df上才有确定的非0振幅;
功率信号的功率有限,但能量无限,它在无限多的离散频率点上有确定的非0振幅
二、功率谱密度
功率谱:也称功率谱密度(PSD),单位是功率/Hz。针对功率有限信号的(能量有限信号用能量谱密度),所表现的是单位频带内信号功率随频率的变换情况,即信号功率在频域的分布状况。
三、计算方法
1、周期图法:它是把随机序列x(n)的N个观测数据视为一能量有限的序列,直接计算x(n)的离散傅立叶变换,得X(k),然后再取其幅值的平方,并除以N,作为序列x(n)真实功率谱的估计。
2、自相关法:根据维纳-辛钦定理,先估计相关函数,再经傅立叶变换得功率谱估计。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。通过功率谱密度函数,可以看出随机信号的能量随着频率的分布情况。像白噪声就是平行于w轴,在w轴上方的一条直线。
功率谱密度计算公式
信号x(t)的功率谱密度计算方法:
1. 先计算x(t)的傅立叶变换:X(jw),
2. 取模:|X(jw)|,再平方:|X(jw)|^2,再除以样本长度: |X(jw)|^2/T
3. 就得到: x(t)的功率谱密度函数: Gxx(w)= |X(jw)|^2/T
功率谱密度大小说明什么
信号的功率谱密度与信号的幅度值是两个不同的概念。
信号的功率谱密度表示信号中不同频率成分的功率的大小,比如50Hz下的功率谱密度值很大,说明信号中50Hz的频率成分幅值很大,如交流电源引起的噪声的功率谱曲线50Hz下的值很明显。旋转机械运行不正常,振动噪声加大,对测出的振动噪声信号作功率谱分析,从功率谱曲线可以看出是否有共振,共振频率是多少,依次可进行故障诊断、找出排除故障的方法。
功率谱密度的介绍
在物理学中,信号通常是波的形式表示,例如电磁波、随机振动或者声波。
当波的功率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);不要和 spectral power distribution, SPD 混淆。功率谱密度的单位通常用每赫兹的瓦特数(W/Hz)表示,后者使用波长而不是频率,即每纳米的瓦特数(W/nm)来表示。