power spectrum是什么意思，power spectrum的意思翻译、用法、同义词、例句
常用词典
[物] 功率谱
例句
The power spectrum analysis based signal processing method was stu***d.
研究基于周期图谱分析的涡街信号处理方法。
Blasting Vibration; Injury; Power Spectrum; Slope; Numberical simulation.
爆破振动；损伤；功率谱；边坡；数值模拟。
Estimate the signal power spectrum from recorded traces in neighbouring pairs.
其二是利用两两毗邻的记录道来估计信号功率谱。
Auto power spectrum of the periodic and quasi-periodic solution has been obtained.
得到了周期解和准周期解的自相关功率谱线。
Experiments prove that the method can accurately estimate the noise power spectrum.
实验证明该方法能够相当准确地估计出噪声功率。
同义词
|power spectral;[物]功率谱
专业解析
功率谱（Power Spectrum）是信号处理与物理学中的核心概念，用于量化信号功率在频域上的分布。它揭示了信号中各频率成分的能量强度，是分析随机信号（如噪声、振动、电磁波）的关键工具。以下是详细解释：
一、定义与数学基础
功率谱表示信号功率随频率变化的密度函数。对于平稳随机信号 (x(t))，其功率谱 (S{xx}(f)) 定义为自相关函数 (R{xx}(tau)) 的傅里叶变换（Wiener-Khinchin 定理）：
$$
S{xx}(f) = int{-infty}^{infty} R{xx}(tau) e^{-j2pi ftau} dtau
$$
其中 (R{xx}(tau) = E[x(t)x(t+tau)])（(E) 表示期望值）。离散信号中，常用周期图法或 Welch 法估计功率谱。
二、物理意义
- 能量分布：功率谱峰值对应的频率代表信号的主要能量成分。例如，脑电图（EEG）分析中，α波（8-13 Hz）的功率谱峰值反映大脑放松状态。
- 噪声分析：白噪声的功率谱为常数，而粉红噪声的功率谱与 (1/f) 成正比，用于评估电子设备或通信系统的噪声特性。
三、应用领域
- 通信工程：分析信号带宽与干扰，如 5G 系统中正交频分复用（OFDM）的子载波功率分配。
- 地球物理：地震波功率谱识别地层共振频率，评估地震风险（美国地质调查局，USGS）。
- 生物医学：心电图（ECG）功率谱检测心律失常，心率变异性（HRV）的高频成分（0.15-0.4 Hz）反映自主神经调节。
四、与相关概念的区别
- 功率谱 vs. 能量谱：功率谱适用于功率有限信号（如持续噪声），能量谱适用于能量有限信号（如脉冲）。
- 功率谱 vs. 频谱：频谱（傅里叶变换）描述确定性信号的频率成分，功率谱描述随机信号的统计特性。
权威参考来源
- Oppenheim, A. V., & Schafer, R. W. Discrete-Time Signal Processing. Pearson, ISBN 978-0137549207.
- Niedermeyer, E., & da Silva, F. L. Electroencephalography: Basic Principles. Lippincott Williams & Wilkins.
- NASA Technical Report: Noise Spectrum Analysis in Aerospace Systems (NASA/TP-2020-5002734).
- USGS Earthquake Hazards Program: 地震波频谱分析指南.
网络扩展资料
功率谱（Power Spectrum）是信号处理和频域分析中的核心概念，用于描述信号功率在不同频率上的分布。以下是详细解释：
1. 基本定义
功率谱反映信号中各个频率成分的功率强度。简单来说，它将信号从时域（随时间变化）转换到频域（随频率分布），并展示每个频率分量对总功率的贡献。
- 适用场景：适用于稳态信号（如周期信号或随机噪声），而非瞬态信号（有限能量信号）。
2. 数学表达
功率谱密度（Power Spectral Density, PSD）是其量化形式，常用以下方式定义：
- 基于傅里叶变换：
$$ S{xx}(f) = lim{T to infty} frac{1}{T} left| X_T(f) right| $$
其中，( X_T(f) ) 是信号在时间窗口 ( T ) 内的傅里叶变换，( f ) 为频率。
- 基于自相关函数：
$$ S{xx}(f) = mathcal{F}{ R{xx}(tau) } $$
( R_{xx}(tau) ) 是信号的自相关函数，( mathcal{F} ) 表示傅里叶变换。
3. 核心作用
- 频率成分分析：识别信号中的主导频率（如机械振动中的共振频率）。
- 噪声研究：量化噪声在不同频段的能量分布（如电子电路中的热噪声）。
- 信号压缩与滤波：通过保留主要频率成分优化数据存储或通信效率。
4. 与其他概念的对比
- 能量谱：适用于能量有限的瞬态信号，计算为傅里叶变换幅值的平方。
- 幅度谱：仅显示频率分量的幅值，忽略相位信息。
- 相位谱：记录频率分量的相位，功率谱则不包含相位信息。
5. 实际应用示例
- 音频处理：分析音乐中不同乐器的频率分布。
- 医学工程：检测心电图（ECG）中的心率变异性。
- 天文学：研究星体辐射信号的周期性特征。
功率谱的直观理解是“信号的频率指纹”，通过它可深入挖掘信号的物理特性与动态行为。如需进一步了解计算方法（如FFT实现），可参考信号处理教材或专业工具（如MATLAB的 pwelch 函数）。
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