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楼主: yangzhih

[FFT] 请问,频谱与功率谱有什么区别?

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发表于 2010-4-2 19:38 | 显示全部楼层

回复 58楼 carbody 的帖子

当然不一样,人家都说了,还有一个系数关系
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发表于 2010-4-14 11:19 | 显示全部楼层

回复 53楼 baobao1982 的帖子

请问这个系数是如何得来的呢》?
发表于 2010-4-14 15:17 | 显示全部楼层
频谱是信号的傅里叶变换
功率谱是信号自相关函数的傅里叶变换
发表于 2010-5-5 09:49 | 显示全部楼层
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氏变换。一般用具有统计特性的功率谱来作为谱分析的依据。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,从名字分解来看就是说,观察对象是功率,观察域是谱域,通常指频域,密度,就是指观察对象在观察域上的分布情况。一般我们讲的功率谱密度都是针对平稳随机过程的,由于平稳随机过程的样本函数一般不是绝对可积的,因此不能直接对它进行傅立叶分析。可以有三种办法来重新定义谱密度,来克服上述困难。
一是用相关函数的傅立叶变换来定义谱密度;二是用随机过程的有限时间傅立叶变换来定义谱密度;三是用平稳随机过程的谱分解来定义谱密度。(对于平稳随机过程)三种定义方式对应于不同的用处,首先第一种方式前提是平稳随机过程不包含周期分量并且均值为零,这样才能保证相关函数在时差趋向于无穷时衰减,所以lonelystar说的不全对,光靠相关函数解决不了许多问题,要求太严格了;对于第二种方式,虽然一个平稳随机过程在无限时间上不能进行傅立叶变换,但是对于有限区间,傅立叶变换总是存在的,可以先架构有限时间区间上的变换,在对时间区间取极限,这个定义方式就是当前快速傅立叶变换(FFT)估计谱密度的依据;第三种方式是根据维纳的广义谐和分析理论:Generalized harmonic analysis, Acta Math, 55(1930),117-258,利用傅立叶-斯蒂吉斯积分,对均方连续的零均值平稳随机过程进行重构,在依靠正交性来建立的。
另外,对于非平稳随机过程,也有三种谱密度建立方法,由于字数限制,功率谱密度的单位是G的平方/频率。就是就是函数幅值的均方根值与频率之比。是对随机振动进行分析的重要参数。

功率谱密度的国际单位是什么?

如果是加速度功率谱密度,加速度的单位是m/s^2,
那么,加速度功率谱密度的单位就是(m/s^2)^2/Hz,
而Hz的单位是1/s,经过换算得到加速度功率谱密度的单位是m^2/s^3.

同理,如果是位移功率谱密度,它的单位就是m^2*s,
如果是弯矩功率谱密度,单位就是(N*m)^2*s
位移功率谱——m^2*s
速度功率谱——m^2/s
加速度功率谱——m^2/s^3

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  发表于 2014-4-1 18:24

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发表于 2010-5-5 10:10 | 显示全部楼层
本帖最后由 wdhd 于 2016-6-3 10:48 编辑

  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。人们不得已才利用DFT近似完成本属于FT的任务。若仅提FFT,是非常不专业的。

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  发表于 2014-4-1 18:25
发表于 2011-3-28 23:06 | 显示全部楼层
1单位是 g      ,一个单位是 g^2... 不是很懂。在软件里一个事spectrum  一个事autopower...
发表于 2011-6-3 22:19 | 显示全部楼层
长见识了。。。。。
发表于 2011-7-6 22:40 | 显示全部楼层
回复 32 # VibrationMaster 的帖子

陈教授您好,信号与系统这本书上面对功率谱的定义是幅值谱的平方除以时间t,您说的这个系数是不是与这个时间t有关?
发表于 2011-7-7 06:05 | 显示全部楼层
是的,1/(N*DeltaT);有时还要考虑窗的影响

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  发表于 2014-4-1 18:25

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发表于 2011-7-9 20:55 | 显示全部楼层
{:{23}:}
发表于 2011-9-16 10:04 | 显示全部楼层
29楼说得好啊
发表于 2011-9-16 10:07 | 显示全部楼层
回复 32 # VibrationMaster 的帖子

32楼说的也不错
发表于 2011-9-19 16:38 | 显示全部楼层
终于有点理解了,谢谢。
发表于 2012-3-25 22:42 | 显示全部楼层
学习了,太感谢了!
发表于 2012-9-19 11:12 | 显示全部楼层
可以这样理解吗,对于随机信号,功率谱密度来衡量其能量分布特性,用频谱来衡量其幅值分布特性,两者的关系可以用Pasval公式和FFT来计算
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