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什么是随机振动的功率谱密度

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什么是随机振动的功率谱密度

功率谱密度是与相关函数之间满足傅立叶变换,是反映了信号的功率在频域随频率w的分布,因此,其又称为功率谱密度。随机过程的功率谱密度函数应看作是每一个可能实现的功率谱的统计平均。简而言之,某个随机过程从统计的角度看其功率在各个频率点上分布情况,之所以不简单的用傅立叶变换变到频率域是因为:随机过程在每一个时刻都可能有一个不同的实现,就是说在每个时刻都表现为互不相同的时间函数,因此不能简单的用傅立叶变换变到频率域。
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导读功率谱密度是与相关函数之间满足傅立叶变换,是反映了信号的功率在频域随频率w的分布,因此,其又称为功率谱密度。随机过程的功率谱密度函数应看作是每一个可能实现的功率谱的统计平均。简而言之,某个随机过程从统计的角度看其功率在各个频率点上分布情况,之所以不简单的用傅立叶变换变到频率域是因为:随机过程在每一个时刻都可能有一个不同的实现,就是说在每个时刻都表现为互不相同的时间函数,因此不能简单的用傅立叶变换变到频率域。

功率谱密度是与相关函数之间满足傅立叶变换,是反映了信号的功率在频域随频率w的分布,因此,其又称为功率谱密度。随机过程的功率谱密度函数应看作是每一个可能实现的功率谱的统计平均。

简而言之,某个随机过程从统计的角度看其功率在各个频率点上分布情况,之所以不简单的用傅立叶变换变到频率域是因为:随机过程在每一个时刻都可能有一个不同的实现,就是说在每个时刻都表现为互不相同的时间函数,因此不能简单的用傅立叶变换变到频率域。

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功率谱密度是与相关函数之间满足傅立叶变换,是反映了信号的功率在频域随频率w的分布,因此,其又称为功率谱密度。随机过程的功率谱密度函数应看作是每一个可能实现的功率谱的统计平均。简而言之,某个随机过程从统计的角度看其功率在各个频率点上分布情况,之所以不简单的用傅立叶变换变到频率域是因为:随机过程在每一个时刻都可能有一个不同的实现,就是说在每个时刻都表现为互不相同的时间函数,因此不能简单的用傅立叶变换变到频率域。
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