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北京石油化工学院2026年研究生招生接收调剂公告
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qinjinzhi

新虫 (小有名气)

[求助] 求助随机信号处理方面的一个问题,20金币。

请大家来交换一下意见。
假设有一个时间连续的平稳随机过程,通过采样,获得了它的一个样本序列1,把该序列进行FFT(快速傅立叶变换),获得了该确定序列1的频谱1。
假设再次获得了该随机过程的一个样本序列2,把该序列进行FFT(快速傅立叶变换),获得了该确定序列2的频谱2。
假设该连续的平稳随机过程的自相关函数为R(tau),将R(tau)进行傅立叶变换(FFT),获得了该过程的功率谱P(f)。
请问频谱1,频谱2,过程的功率谱P(f)的关系如何?
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qinjinzhi

新虫 (小有名气)

自己顶一下!
2楼2012-04-02 13:06:55
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qinjinzhi

新虫 (小有名气)

自己顶一下!
3楼2012-04-02 16:51:43
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fighterjzh

金虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
感谢参与,应助指数 +1
qinjinzhi: 金币+8, ★★★很有帮助, 非常感谢,能否进一步说明下? 2012-04-02 21:41:03
简单地说,p(f)等于频谱1幅度的平方除以N,N为序列长度
也等于频谱1幅度的平方除以N
即p(f)=|X(k)|^2/N,其中X(k)为样本序列的FFT。
为降低噪声的影响,
p(f)=(|X1(k)|^2/N+)+|X2(k)|^2/N)/2
即是分别用频谱1估计一个功率谱,再用频谱2估计一个功率谱,对两次的估计取平均。
若有M组样本序列,直接推广就可以。
先估计相关函数再做FFT,是直接法
先做FFT再平均,是周期图法
理论上可以证明,这些估计都是无偏估计,并且在某种条件下具有等效性。
详情可以参照数字信号处理中功率谱估计的相关章节
blog.csdn.net/deepdsp
4楼2012-04-02 18:30:42
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qinjinzhi

新虫 (小有名气)

现在有个问题,有一个函数为复高斯白噪声,有个文献指出其模的平方的傅里叶变换为冲击函数,为何呢?不知道怎么推导的,但是我用matlab仿真了一下果然是这样,怎么回事呢?
fighterjzh 兄弟能不能帮忙解释一下?
5楼2012-04-02 21:50:05
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adwindai

铁杆木虫 (著名写手)

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
感谢参与,应助指数 +1
qinjinzhi: 金币+5, 不太明白啊兄弟,能不能用公式表达一下? 2012-04-02 22:02:06
qinjinzhi: 金币+5, ★★★很有帮助 2012-04-03 10:29:40
复高斯的模平方就是它的功率,是一个常数。时域的一个常数信号对应的傅里叶变换当然是一个冲激了。
6楼2012-04-02 21:53:30
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qinjinzhi

新虫 (小有名气)

送鲜花一朵
5楼兄弟能不能再详细解释一下?愿意再奉送20金币!
7楼2012-04-02 22:06:17
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adwindai

铁杆木虫 (著名写手)

qinjinzhi: 回帖置顶 2012-04-03 10:28:31
金币就不用再送了。一个信号的模平方就代表了该信号的功率,而平稳高斯信号的功率是一个常数,因此你把复高斯信号做了模平方后,得到的是对该信号的功率的估计,也就是对一个常数的估计。而信号系统理论里边,常数信号的傅立叶变换在频域就是一个冲激信号,这个不需要我写公式,你按傅立叶变换的定义算一下就知道了。
8楼2012-04-02 23:15:13
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adwindai

铁杆木虫 (著名写手)

当然以上这些都是在统计意义下成立的。
9楼2012-04-02 23:19:21
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nakada3861

新虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

★ ★
感谢参与,应助指数 +1
qinjinzhi: 金币+2, 有帮助, 谢谢! 2012-04-03 10:30:01
关于复高斯白噪声的问题,这个可以从时域上来解释,一个频域无限展宽的信号,要求时域的信号脉宽要无限的窄,反之亦然。
10楼2012-04-03 07:47:55
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