功率谱密度=功率谱/频率分辨率
作为入门者，来学习一下，谢过各位大侠
回复 116 # 马社 的帖子
请问大神实测信号比如风速，求出功率谱密度单位是什么呢？取对数后还有没有单位了？这样纵坐标为功率谱密度，横坐标为频率，所包围的面积又是什么？
1，风速单位可以用m/s，当然也可以用其他的，功率谱单位显示为(m/s)^2，实际是(m/s)^2/2，功率谱密度显示为(m/s)^2/Hz，实际也是(m/s)^2/2，要想功率谱密度和功率谱一致i，只是要注意频率分辨率deltaf=1Hz。
2，对数显示而已，千万别给数据作对数运算，千万别。
3，横坐标是频率，取一段频率范围包围的面积再开根号是这一段频率的风速有效值（或者叫rms、均方根），但是要注意是面积，千万注意频率分辨率，别算错了。
4，如果你真要算，可以先做一个知道答案的题目，看看你的程序对不对。
晕啊 越看越迷糊要命了 到底功率谱和功率谱密度一样不
学习了{:{23}:}
功率谱密度=功率谱/频率分辨率
本帖最后由 westrongmc 于 2012-11-17 23:49 编辑
取材于 刘馥清翻译的LMS资料 theory and background 2000，page26.
一般情况下，线性谱适用于确定性信号；功率谱、功率谱密度针对于随机信号；能量谱用于瞬态信号。
hcharlie 发表于 2012-1-30 16:49 static/image/common/back.gif
首先要认识到“谱”和“谱密度”是对不同对象说的，“谱”是对有限时域的周期函数说的，而“谱密度”是对定 ...
主任讲的不错。我觉得就是很多人用混了。太多人以为不管什么信号都可以求个谱，再求个谱密度。
功率谱密度应该是能量或者功率的表达，频谱图的就是幅值谱
迷糊的同志看看118楼就明白了，推荐一下。
看完帖子小有收获，一直没有仔细考虑这个问题在，只是用而已。看完帖子留下自己的愚见（轻拍）！
赞同hcharlie关于谱与谱密度是针对不同对象的说的。
通篇看完帖子，首先的一个问题是随机信号是否能够满足进行傅里叶分析的要求，貌似是不满足直接进行傅里叶分析的条件，那么就做一个转换求随机信号的自相关（这里就有能量的意义了，所以能引入功与功率的概念），而且做自相关后能增强信号中相关信号（随机成分被抑制），对相关信号（能量意义的信号）做傅里叶变换称作所谓的功率谱。至于功率谱密度，从字面上解释可以使信号在频域上能量分布（自相关有能量的意义）。
westrongmc 发表于 2012-11-17 23:44 static/image/common/back.gif
取材于 刘馥清翻译的LMS资料 theory and background 2000，page26.
一般情况下，线性谱适用于确定性信号 ...
请问您给的表格里提到Peak幅值类型下，功率谱取值为A的平方
那么为什么有的书中给出的matlab代码，功率谱=abs（fft（x））.^2/N，这里除以N是怎么回事呢
哪位大侠帮我看看这个加速度功率谱密度的物理意义？这是罐车轴侧向的
本帖最后由 wdhd 于 2016-6-3 10:45 编辑
lipard 发表于 2013-3-9 11:45 static/image/common/back.gif
哪位大侠帮我看看这个加速度功率谱密度的物理意义？这是罐车轴侧向的
你测的图有典型性，所以参加分析一下。
你测了振动响应，又求了加速度功率谱密度PSD，从图上看有几个比较明显的峰值，比如最高的峰值15Hz处3.0E-4g2/Hz，你问其物理意义如何?
这里我要重申一个概念，就是频谱和功率谱密度PSD的差别，它们各用在什么场合?
我在118楼说过，谱适用于周期信号，PSD适用于(平直形状谱)随机信号。
从你的图，因为出现几个明显的峰值，也带有一些随机性，但因峰值比较尖锐，更接近周期信号，是带有随机干扰的周期信号。
如果你对各个峰值点振幅值更感兴趣，我建议你改用频谱法代替看起来更时髦的PSD法。
你的频谱图看起来也和这个图形状差不多，但其峰值点的单位是加速度，其大小与你用来分析时所取的频率分辨率大小无关(而PSD法有关)，物理意义非常清楚。
一定想用PSD法，可用下面思路：
我们知道宽带随机激励下的单自由度结构响应是以结构固有频率为中心频率的窄带随机，多自由结构的响应就是多个窄带随机信号的组合，在频谱图和PSD图上出现多个尖峰。我们可以在PSD图上逐个尖峰的考察。窄带随机信号以频率和均方根加速度来衡量，我们知道加速度PSD图的面积的平方根就是均方根加速度Grms，上例中我们考查15Hz，计算15Hz附近较高的几条线内的面积，等于几条PSD值之和乘以频率分辨率，再开平方，就得到15Hz处的Grms了。目测近似面积估计大概是0.0004g2，再开平方等于0.02g。最大峰值以3倍考虑，0.06g。这就是物理意义了。我的估计不太准，但能说明基本问题。