功率谱 魏凤英统计程序_频谱、能量谱、功率谱、功率谱估计
关于频谱、能量谱、功率谱
对于能量信号,常用能量谱来描述。所谓的能量谱,也称为能量谱密度。
是指用密度的概念表示信号能量在各频率点的分布情况。也即是说,对能量谱在频域上积分就可以得到信号的能量。能量谱是信号幅度谱的模的平方,其量纲是焦/赫。
对于功率信号,常用功率谱来描述。所谓的功率谱,也称为功率谱密度。
是指用密度的概念表示信号功率在各频率点的分布情况。也就是说,对功率谱在频域上积分就可以得到信号的功率。
从理论上来说,功率谱是信号自相关函数的傅里叶变换。因为功率信号不满足傅里叶变换的条件,其频谱通常不存在,维纳-辛钦定理证明了自相关函数和傅里叶变换之间对应关系。
在工程实际中,即便是功率信号,由于持续的时间有限,可以直接对信号进行傅里叶变换,然后对得到的幅度谱的模求平方,再除以持续时间来估计信号的功率谱。
对确定性的信号,特别是非周期的确定性信号,常用能量谱来描述。而对于随机信号,由于持续期时间无限长,不满足绝对可积与能量可积的条件,因此不存在傅立叶变换,所以通常用功率谱来描述。
周期性的信号,也同样是不满足傅里叶变换的条件,常用功率谱来描述。
频谱、幅度谱、功率谱和能量谱 - 木心的木偶 - 博客园www.cnblogs.com
关于功率谱
功率谱可以从两方面来定义:
一个是自相关函数的傅立叶变换(维纳辛钦定理);
另一个是时域信号傅氏变换模平方然后除以时间长度(来自能量谱密度)。 根据parseval定理,信号傅氏变换模平方被定义为能量谱,能量谱密度在时间上平均就得到了功率谱。
理解:
(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;
(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,其样本能量无限。换句话说,随机信号(样本)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)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(密度),它描述了信号能量的频域分布;功率信号的功率谱(密度)描述了信号功率随频率的分布特点(密度:单位频率上的功率),业已证明,平稳信号功率谱密度恰好是其自相关函数的傅氏变换。对于非平稳信号,其自相关函数的时间平均(对时间积分,随时变性消失而再次退变成一维函数)与功率谱密度仍是傅氏变换对;
(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”(进一步分析可知它是样本真实频谱的平滑:卷积谱);
(7)对于(6)中所述变换若取其幅度平方再除以持续时间,可作为平稳信号功率谱(密度)的近似,是为经典的“周期图法”;
补充:(8) 一个信号的频谱,只是这个信号从时域表示转变为频域表示,只是同一种信号的不同的表示方式而已;而功率谱是从能量的观点对信号进行的研究,其实频谱和功率谱的关系归根揭底还是信号和功率,能量等之间的关系。
信号---经典谱估计(功率谱,频谱的理解) - kiki__xiunai - 博客园www.cnblogs.com
关于功率谱估计
功率谱估计一般分成两大类: 经典谱估计和 现代谱估计。
经典谱估计
自相关法
自相关法是根据维纳-辛钦定理,通过相关函数计算功率谱的。
周期图法
质量分析:
1.周期图法是功率谱的有偏估计。产生偏移的原因一方面是局部平均中主瓣的模糊作用,模糊的结果使谱估计的分辨率下降;另一方面是由于旁瓣的泄露。
2.频率分辨率低。原因是傅里叶变换域是无限长的,而观测数据是有限长的,相当于将信号在时域添加了矩形窗,在频域真正功率谱卷积一个抽样函数
总结:
周期图法很简单,直接使用谱估计性能很差,因此在使用时一般使用改进的周期图法。
四种常见的改进周期图法
周期图法相当于一个矩形窗对时域信号的加窗,然后时间分辨率大致与数据长度
平均周期图法
对一个随机变量观测时,得到
质量分析:
平均周期图法仍然是有偏估计,偏移和每组数据长度
窗函数法
窗函数法是将长度为
质量分析:
选择低旁瓣的数据窗可使得杂散响应减少,但旁瓣的降低必然使得主瓣加宽,从而降低分辨率。
数据加窗后,谱估计值的方差
数据加窗可以降低谱估计值的旁瓣,但是降低了谱估计的分辨率。
修正的周期图平均法
又称
质量分析:
加权交叠平均法
又称
总结:
经典功率谱虽然实现简单,计算速度快,但是具有方差性能较差、分辨率较低、旁瓣泄露等缺点。
经典功率谱估计及其实现_我的梦-CSDN博客_功率谱估计blog.csdn.net
现代谱估计
分为参数模型估计和非参模型估计,这里主要是基于
基于
1.求解
在求解
2.
如果利用观测到的数据直接计算
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