热噪声(噪声系数,等效噪声温度、带宽和功率谱密度)

热噪声(噪声系数,等效噪声温度、带宽和功率谱密度)
热噪声(噪声系数,等效噪声温度、带宽和功率谱密度)

热噪声

加性白高斯噪声(AWGN :Additive White Gaussian Noise )是最基本的噪声与干扰模型,通信中遇到的多数噪声和干扰都符合这个模型,其中最典型的是热噪声(Thermal Noise)。

一 电阻的热噪声

将一个电阻从正中间画一条线分成上下两部分,那么线上的自由电子数和线下的自由电子数的数目是随机的,上下数目差也是随机的。这个数目差意味着一个电动势,如果有闭合回路的话(如图4.8.2),就会形成一个随机电流,这就是热噪声。叫热的原因是因为在绝对0度时,电子不运动,这样就不会有随机的电动势。很显然,电阻的温度越高,随机性也就越强。

每个电子都在随机运动,上下数目差是这些电子随机运动的后果。电子的总个数足以满足中心极限定律的条件,由此可知热噪声具有高斯的特征。

电子的运动速度极高。相对于通信中的时间单位如ms 、μs 乃至ns 而言,在极短的一个时间间隔后,上下的电子数目已经毫不相关了,就是说热噪声的自相关函数对于我们的时间刻度来说是一个冲激函数,因此热噪声是一个白噪声。 综合这两点就是说:热噪声是白高斯噪声。 特别注意:白与高斯是两个单独的特征。高斯是指一维分布,白由二维分布决定。 设()X t 是随机过程,下面的陈述A 涉及一维分布,陈述B 涉及二维分布。

A. 对X(t)进行了大量测试后发现,80%高于4.5,60%高于3.5;

B .对X(t)同时观察相隔10秒的两个值()X t 和()10X t ?,大量观察发现,在90%的情况下,()X t 与比10秒前相比,相差不会超过1±V ;在80%的情况下,相

差不会超过±0.5V 。

物理学家告诉我们,热噪声的单边功率功率谱密度为0N KT =,其中231.3810K ?=×是波尔兹曼常数,T 是绝对温度。热噪声在带宽B 内的噪声功率KTB (本讲中所谈论的噪声功率均指在匹配负载上的可获功率)。

二 噪声系数

1. 放大器的噪声系数

如果放大器的源是纯电阻,那么它在带宽B 内的噪声功率是KTB ,经过增益为pa K 的放大器后,输出的噪声功率不一定是pa K KTB ,有可能更大,为()

pa K KTB F ,其中1F ≥。这是因为放大器内部也会产生热噪声。这个系数F 叫放大器的噪声系数(Noise Figure )。我们可以把放大器自身产生的噪声折合到它的输入端,即把实际放大器等效为一个没有噪声的放大器,但其输入的噪声功率是KTFB ,其中源电阻产生的热噪声是KTB ,放大器贡献的噪声是()1KTB F ?。(见Fig. 1) 2. 无源网络的噪声系数

假设一个衰减量为L 的无源电阻网络的输入端是一个纯电阻,那么从无源网络的输出端看过去还是一个纯电阻,因而输出端噪声功率是KTB 。这等价于无源网络自己没有产生噪声,但其输入端的噪声功率是KTLB 。也就是说这个无源网络等价于一个增益为1/L ,噪声系数为L 的放大器。

3. 级联系统的噪声系数

所有电子部件都有热噪声的问题。假设一个系统由n 个单元串联而成,这些单元比如包括衰减器、放大器、滤波器、混频器等等。第i 级的增益为i pa K ,噪声系数为i F 。第i 级自身产生的噪声折合到它自己的输入端是()1i F KTB ?,折合到第1i ?级的输入是

()11i i pa F KTB K ??,……,折合到第1级的输入是()1211i i pa Pa pa F KTB

K K K ??"。

Fig. 1

Fig. 2

所有各级自身所产生的噪声等效到第1级输入端的总噪声功率为

()12111i n i i pa Pa pa F KTB K K K ?=?∑"。把

这n 个单元总体看成一个放大器,其噪声系数是F ,则 ()()121111i n i i pa Pa pa F KTB F KTB K K K ?=??=∑"

121112121

221111111i n n i n i pa Pa pa pa pa pa pa pa pa F F F F F F K K K K K K K K K ??=????=+=++++∑""" 三 等效噪声温度

天线能接收到外部的电磁背景辐射,于是天线的输出会产生随机电流,它也符合白高斯噪声的模型。可将这个噪声看成是一个温度为a T 的电阻产生的热噪声,称a T 为天线的等效噪声温度。

若放大器输入是纯电阻,放大器的噪声系数是F ,则折合到输入端的总噪声功率(电阻的噪声加放大器内部的噪声)是KTBF ,它相当于无噪声的放大器输入端接了一个温度为()1TF T F T =+?的电阻,或者说,放大器自身所产生的热噪声折合到输入端后相当于使电阻的温度提高了()1e T F T =?度,这个e T 叫放大器的等效噪声温度。

四 接收机输入端的噪声功率谱密度

通常,无线通信接收机前面不是纯电阻而是一个天线,后面是多级网络(包括电缆、滤波器、放大器、变频器等等),设室温为T ,多级网络的总噪声系数是F ,等效噪声温度是()1e T F T =?,天线的等效噪声温度是a T ,则网络输入端的单边噪声功率谱密度是

()()01a e a N K T T K T F T =+=+?????

双边功率谱密度是

()()01222

a a e K T F T K T T N +???+?

?== 五 等效噪声带宽

白高斯噪声通过某带通或低通型线性系统()H f 后的输出是0均值平稳高斯过程,其功率(方差)为 ()2202N H f df σ∞

?∞=∫ 如果这个功率和白噪声经过一个同高度的理想滤波器后的功率相同,则这个理想滤波器的带宽B 就叫()H f 的等效噪声带宽。等效噪声带宽的意思也就是说,计算噪声功率的时候,()H f 和另一个带宽为B 的理想滤波器相同。

如果已知()H f 的等效噪声带宽,且()H f 的最大高度是1 ,则2

0N B σ=

功率谱密度

振动台在使用中经常运用的公式 1、 求推力(F )的公式 F=(m 0+m 1+m 2+ ……)A …………………………公式(1) 式中:F —推力(激振力)(N ) m 0—振动台运动部分有效质量(kg ) m 1—辅助台面质量(kg ) m 2—试件(包括夹具、安装螺钉)质量(kg ) A — 试验加速度(m/s 2) 2、 加速度(A )、速度(V )、位移(D )三个振动参数的互换运算公式 2.1 A=ωv ……………………………………………………公式(2) 式中:A —试验加速度(m/s 2) V —试验速度(m/s ) ω=2πf (角速度) 其中f 为试验频率(Hz ) 2.2 V=ωD ×10-3 ………………………………………………公式(3) 式中:V 和ω与“2.1”中同义 D —位移(mm 0-p )单峰值 2.3 A=ω2 D ×10-3 ………………………………………………公式(4) 式中:A 、D 和ω与“2.1”,“2.2”中同义 公式(4)亦可简化为: A= D f ?250 2 式中:A 和D 与“2.3”中同义,但A 的单位为g 1g=9.8m/s 2 所以: A ≈D f ?25 2 ,这时A 的单位为m/s 2 定振级扫频试验平滑交越点频率的计算公式 3.1 加速度与速度平滑交越点频率的计算公式 f A-V = V A 28.6 ………………………………………公式(5) 式中:f A-V —加速度与速度平滑交越点频率(Hz )(A 和V 与前面同义)。

3.2 速度与位移平滑交越点频率的计算公式 D V f D V 28.6103?=- …………………………………公式(6) 式中:D V f -—加速度与速度平滑交越点频率(Hz )(V 和D 与前面同义)。 3.3 加速度与位移平滑交越点频率的计算公式 f A-D =D A ??2 3 )2(10π ……………………………………公式(7) 式中:f A-D — 加速度与位移平滑交越点频率(Hz ),(A 和D 与前面同义)。 根据“3.3”,公式(7)亦可简化为: f A-D ≈5× D A A 的单位是m/s 2 4、 扫描时间和扫描速率的计算公式 4.1 线性扫描比较简单: S 1= 1 1 V f f H - ……………………………………公式(8) 式中: S1—扫描时间(s 或min ) f H -f L —扫描宽带,其中f H 为上限频率,f L 为下限频率(Hz ) V 1—扫描速率(Hz/min 或Hz/s ) 4.2 对数扫频: 4.2.1 倍频程的计算公式 n=2Lg f f Lg L H ……………………………………公式(9) 式中:n —倍频程(oct ) f H —上限频率(Hz ) f L —下限频率(Hz ) 4.2.2 扫描速率计算公式 R= T Lg f f Lg L H 2/ ……………………………公式(10) 式中:R —扫描速率(oct/min 或)

功率谱和功率谱密度的区别

谱让人联想到的Fourier变换,是一个时间平均(time average)概念,对能量就是能量谱,对功率就是功率谱。 功率谱的概念是针对功率有限信号的,所表现的是单位频带内信号功率随频率的变化情况。保留了频谱的幅度信息,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。 有两点需要注意: 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。 频谱分析: 对动态信号在频率域内进行分析,分析的结果是以频率为坐标的各种物理量的谱线和曲线,可得到各种幅值以频率为变量的频谱函数F(ω)。频谱分析中可求得幅值谱、相位谱、功率谱和各种谱密度等等。频谱分析过程较为复杂,它是以傅里叶级数和傅里叶积分为基础的。 功率谱密度: 功率谱密度(PSD),它定义了信号或者时间序列的功率如何随频率分布。这里功率可能是实际物理上的功率,或者更经常便于表示抽象的信号被定义为信号数值的平方,也就是当信号的负载为1欧姆(ohm)时的实际功率。

由于平均值不为零的信号不是平方可积的,所以在这种情况下就没有傅里叶变换。维纳-辛钦定理(Wiener-Khinchin theorem)提供了一个简单的替换方法,如果信号可以看作是平稳随机过程,那么功率谱密度就是信号自相关函数的傅里叶变换。 信号的功率谱密度当且仅当信号是广义的平稳过程的时候才存在。如果信号不是平稳过程,那么自相关函数一定是两个变量的函数,这样就不存在功率谱密度,但是可以使用类似的技术估计时变谱密度。 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。从名字分解来看就是说,观察对象是功率,观察域是谱域。 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一条直线。 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。 1. 用相关函数的傅立叶变换来定义谱密度; 2. 用随机过程的有限时间傅立叶变换来定义谱密度; 3. 用平稳随机过程的谱分解来定义谱密度。 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

功率及功率谱计算

功率谱定义 从确定性信号功率计算开始 ()()221 11lim lim 222T T T T T P x t dt X d T T ωωπ∞--∞→∞→∞==?? ()()21lim 2T T S X T ωω→∞= S(w)为功率谱密度,简称功率谱 则 ()12P S d ωωπ+∞-∞= ? 随机信号的功率谱密度 (1)样本功率谱与功率谱密度 ()()21,lim ,2X T T S X T ωξωξ→∞= 针对一个具体的样本而言,其是一个确定性的信号 (2) 随机信号的平均功率及平均功率谱密度 ()X X P E P ξ=???? 需要对具体的样本取概率均值才能计算出功率 ()()()21,lim ,2X X T T S E S E X T ωωξωξ→∞??==?????? 故功率谱密度是对所有概率取期望的反应。 (3)自相关函数与功率谱密度 ()()R S τω? (4)信号的自相关函数计算 分为确定信号和随机信号 确定信号 02002*0 1()lim ()()T T x T R x t x t dt T ττ-→∞=-? 周期信号 0202*0 1()()()T T x R x t x t dt T ττ-=-? 随机信号 *()[()()]x R E x t x t ττ=- 2 功率计算 (1)根据定义来计算

(2)周期信号如何计算 0cos()A t ω的计算 200()()1()[]2 A A s d T πσωωπσωωωω+∞-∞-++==?不好算因此放弃,但是应该可以类推得出结论 (3)自相关函数计算 0cos()A t ω的计算 /2 200/2 /222000/2201()cos()cos(())cos()cos(2)1[]2 cos()2 T T T T r A t t d T A A t d T A τωωτωωτωωτωωτ+-+-=-+-==?? 所以其功率谱为 200()2 A πσωωσωω(-)+(+) 0j t Ae ω的计算 0000/2()2/2 /22/2 21()1T j t j t T T j T j r A e e dt T A e dt T A e ωωτωτωτ τ+---+-===?? 总结:因此周期函数,首先转换成傅里叶级数,然后再通过自相关函数的定义计算自相关函数,得到其功率谱密度。

matlab 正弦波 高斯白噪声 均匀白噪声 功率谱密度 自相关函数

现代通信原理作业一 姓名:张英伟学号:8036 班级:13级理工部3班 利用matlab完成: ●产生正弦波信号、均匀白噪声以及高斯白噪声并分别将两种噪声叠加到正弦 波信号上,绘出波形。 ●分别求取均匀白噪声序列和高斯白噪声序列的自相关及功率谱密度,绘出波 形。 一、白噪声区别及产生方法 1、定义: 均匀白噪声:噪声的幅度分布服从均匀分布,功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。 高斯白噪声:噪声的幅度分布服从正态分布,功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。 2、matlab仿真函数: rand函数默认产生是区间在[0,1]的随机数,这里需要利用公式: z2=a+(b-(a))*rand(m,n)............(公式1) randn函数默认产生均值是0、方差是1的随机序列,所以可以用其来产生均值为0、方差为1的正态分布白噪声,即N(0,12)。利用公式: z1=a+b*randn(1,n).................(公式2) 可以产生均值为a,方差为b2 高斯白噪声,即N(a,b2)。 二、自相关函数与功率谱密度之间的关系 1、功率谱密度:每单位频率波携带的功率,这被称为信号的功率谱密度。 2、自相关函数:描述随机信号X(t)在任意两个不同时刻t1,t2的取值之间的相关程度。 3、维纳-辛钦定理: 由于平均值不为零的信号不是平方可积的,所以在这种情况下就没有傅里叶变换。幸运的是维纳-辛钦定理提供了一个简单的替换方法,如果信号可以看作是平稳随机过程,那么功率谱密度就是信号自相关函数的傅里叶变换。 4、平稳随机过程:是在固定时间和位置的概率分布与所有时间和位置的概率分布相同的随机过程。(就是指得仅一个随机过程,中途没有变成另外一个统计特性的随机过程)

功率谱密度

功率谱密度 不同形式的数字基带信号具有不同的频谱结构,分析数字基带信号的频谱特性,以便合理地设计数字基带信号,使得消息代码变换为适合于给定信道传输特性的结构,是数字基带传输必须考虑的问题。 在通信中,除特殊情况(如测试信号)外,数字基带信号通常都是随机脉冲序列。因为,如果在数字通信系统中所传输的数字序列是确知的,则消息就不携带任何信息,通信也就失去了意义。故我们面临的是一个随机序列的谱分析问题。 考察一个二进制随机脉冲序列。设脉冲、分别表示二进制码“0”和“1”, 为 码元的间隔,在任一码元时间内,和出现的概率分别为p和1-p。 则随机脉冲序列x(t)可表示成: 其中 研究由上面二式所确定的随机脉冲序列的功率谱密度,要用到概率论与随机过程的有关知识。可以证明,随机脉冲序列x(t)的双边功率谱公式(1): 其中、分别为、的傅氏变换,。 可以得出如下结论: (1)随机脉冲序列功率谱包括两部分:连续谱(第一项)和离散谱(第二项)。对于连续谱而言,由于代表数字信息的及不能完全相同,故,因此,连 续谱总是存在;而对于离散谱而言,则在一些情况下不存在,如及是双极性的脉冲,且出现概率相同时。 (2)当、、p及给定后,随机脉冲序列功率谱就确定了。 上式的结果是非常有意义的,它一方面能使我们了解随机脉冲序列频谱的特点,以及如何去具体地计算它的功率谱密度;另一方面根据它的离散谱是否存在这一特点,将使我们明确能否从脉冲序列中直接提取离散分量,以及采取怎样的方法可以从基带脉冲序列中获得所需的离散分量。这一点,在研究位同步、载波同步等问题时,将是十分重要的;再一方面,根据它的连续谱可以确定序列的带宽(通常以谱的第一个零点作为序列的带宽)。 下面,以矩形脉冲构成的基带信号为例,通过几个有代表性的特例对功率谱密度公式的应用及意义做进一步的说明,其结果对后续问题的研究具有实用意义。

热噪声 噪声系数 等效噪声温度 带宽和功率谱密度

热噪声 加性白高斯噪声(AWGN :Additive White Gaussian Noise )是最基本的噪声与干扰模型,通信中遇到的多数噪声和干扰都符合这个模型,其中最典型的是热噪声(Thermal Noise)。 一 电阻的热噪声 将一个电阻从正中间画一条线分成上下两部分,那么线上的自由电子数和线下的自由电子数的数目是随机的,上下数目差也是随机的。这个数目差意味着一个电动势,如果有闭合回路的话(如图4.8.2),就会形成一个随机电流,这就是热噪声。叫热的原因是因为在绝对0度时,电子不运动,这样就不会有随机的电动势。很显然,电阻的温度越高,随机性也就越强。 每个电子都在随机运动,上下数目差是这些电子随机运动的后果。电子的总个数足以满足中心极限定律的条件,由此可知热噪声具有高斯的特征。 电子的运动速度极高。相对于通信中的时间单位如ms 、μs 乃至ns 而言,在极短的一个时间间隔后,上下的电子数目已经毫不相关了,就是说热噪声的自相关函数对于我们的时间刻度来说是一个冲激函数,因此热噪声是一个白噪声。 综合这两点就是说:热噪声是白高斯噪声。 特别注意:白与高斯是两个单独的特征。高斯是指一维分布,白由二维分布决定。 设()X t 是随机过程,下面的陈述A 涉及一维分布,陈述B 涉及二维分布。 A. 对X(t)进行了大量测试后发现,80%高于4.5,60%高于3.5; B .对X(t)同时观察相隔10秒的两个值()X t 和()10X t ?,大量观察发现,在90%的情况下,()X t 与比10秒前相比,相差不会超过1±V ;在80%的情况下,相 差不会超过±0.5V 。 物理学家告诉我们,热噪声的单边功率功率谱密度为0N KT =,其中231.3810K ?=×是波尔兹曼常数,T 是绝对温度。热噪声在带宽B 内的噪声功率KTB (本讲中所谈论的噪声功率均指在匹配负载上的可获功率)。 二 噪声系数 1. 放大器的噪声系数 如果放大器的源是纯电阻,那么它在带宽B 内的噪声功率是KTB ,经过增益为pa K 的放大器后,输出的噪声功率不一定是pa K KTB ,有可能更大,为() pa K KTB F ,其中1F ≥。这是因为放大器内部也会产生热噪声。这个系数F 叫放大器的噪声系数(Noise Figure )。我们可以把放大器自身产生的噪声折合到它的输入端,即把实际放大器等效为一个没有噪声的放大器,但其输入的噪声功率是KTFB ,其中源电阻产生的热噪声是KTB ,放大器贡献的噪声是()1KTB F ?。(见Fig. 1) 2. 无源网络的噪声系数 假设一个衰减量为L 的无源电阻网络的输入端是一个纯电阻,那么从无源网络的输出端看过去还是一个纯电阻,因而输出端噪声功率是KTB 。这等价于无源网络自己没有产生噪声,但其输入端的噪声功率是KTLB 。也就是说这个无源网络等价于一个增益为1/L ,噪声系数为L 的放大器。 3. 级联系统的噪声系数

功率谱密度 的估计

功率谱密度的估计 原始波=余弦波+白噪声 这个实验采用了两个输入,一个是白噪声,一个是有用信号和噪声信号作为输入时,他们的功率谱密度的仿真图像,并将他们进行对比。 平稳随机信号的功率谱密度(PSD )是相关序列的离散傅里叶变换: ()()jw m XX x P w r m e ∞ --∞=∑ 采用间接法计算噪声信号的功率谱。 间接法,又称自相关法或者BT 法,在1985年由布莱克曼与图基首先开拓。间接法的理论基础是维纳-辛钦定理。他是由N 个观察值x(0),x(1),……,x(N-1),估计出自相关函数R (m ),然后再求R (m )的傅里叶变换作为功率谱密度的估计。 ()(),||1M jw jw m N m M S e R m e M N -=-=<=-∑ clear all; randn('state',0) NFFT=1024; %采样点数 Fs=1000; %取样频率(单位为Hz ) t=0:1/Fs:.2;

y1=cos(t*20*pi); %余弦序列 figure(1) plot(t,y1); ylabel('余弦序列'); grid on; %余弦序列的图像: %白噪声 m=(0:NFFT-1)/Fs; y=0.1*randn(size(m)); %产生高斯白噪声。 figure(2); plot(m,y); title('白噪声波形'); grid on;

%白噪声的自相关函数 [cory,lags]=xcorr(y,200,'unbiased'); %计算白噪声的自相关函数 figure(3) plot(lags,cory); %自相关函数(无偏差的),其中,cory为要求的自相关函数,lag为自相关函数的长度。 title('白噪声相关函数'); grid on;

噪声系数的原理和测试方法

噪声系数测试方法 针对手机等接收机整机噪声系数测试问题,该文章提出两种简单实用的方法,并分别讨论其优缺点,一种方法是用单独频谱仪进行测试,精度较低;另一种方法是借助噪声测试仪的噪声源来测试,利用冷热负载测试噪声系数的原理,能够得到比较精确的测量结果。 图1是MAXIM公司TD-SCDMA手机射频单元参考设计的接收电路,该通道电压增益大于100dB,与基带单元接口为模拟I/Q信号,我们需要测量该通道的噪声系数。采用现有的噪声测试仪表是HP8970B,该仪表所能测量的最低频率为10MHz,而TD-SCDMA基带I/Q信号最高有用频率成份为640KHz,显然该仪表不能满足我们的测量需求。下面我们将介绍两种测试方案,并讨论其测试精度,最后给出实际测试数据以做对比。 图1:MAXIM公司TD-SCDMA手机射频接收电路。 利用频谱仪直接测试 利用频谱仪直接测量噪声系数的仪器连接如图2所示,其中点频信号源用于整个通道增益的校准,衰减器有两个作用,一是起到改善前端匹配的作用;二是做通道增益校准使用,因接收机增益往往很高,大于 100dB,而一些信号源不能输出非常弱的信号,配合该衰减器即能完成该功能。 测量步骤一:先利用信号源产生一个点频信号(一般我们感兴趣的是接收机小信号时的噪声系数,故此时点频信号电平应接近灵敏度电平),频点与本振信号错开一点,这样在基带I/Q端口可以得到一个点频信号,调节接收机通道增益使I/Q端点频信号幅度适中,测量接收机输入与输出端的点频信号大小可以求得这时的通道增益,记为G。

测量步骤二:接步骤一,关闭信号源,保持接收机所有设置不变,用频谱仪测量I/Q端口在刚才点频频点处的噪声功率谱密度,I端口记为Pncdensity(dBm/Hz), Q端口记为Pnsdensity(dBm/Hz),则接收通道噪声系数有下式给出: 上式中kb表示波尔兹曼常数,F是噪声系数真值,我们用NF表示噪声系数的对数值,NF=10lg(F), G表示整个通道增益,T1为当前热力学温度,T0等于290K。假定T1=T0,容易求得NF的显式表达式如下: 或者: 关于方程2与方程3的正确性,我们可以做如下简单推导。先考虑点频情况,设接收机输入端点频信号为: 接收机I/Q端口点频信号分别为:

随机信号的功率谱密度

随机信号的功率谱密度估计和相关函数

随机信号的功率谱密度估计和相关函数 1.实验目的 了解估计功率谱密度的几种方法,掌握功率谱密度估计在随机信号处理中的作用。 ⒉实验原理 随机信号的功率谱密度用来描述信号的能量特征随频率的变化关系。功率谱密度简称为功率谱,是自相关函数的傅里叶变换。对功率谱密度的估计又称功率谱估计。 1.线性估计法(有偏估计):线性估计方法是有偏的谱估计方法,谱分辨率随数据长度的增加而提高。包括自相关估计、自协方差法、周期图法。 2.非线性估计(无偏估计):非线性估计方法大多是无偏的谱估计方法,可以获得高的谱分辨率。包括最大似然法、最大熵法 ⒊实验任务与要求 1. 所有功能均用matlab仿真。 2. 输入信号为:方波信号+n(t),方波信号信号基频1KHz,幅值为1v,n(t)为白噪声。 3. 编写自相关估计法、自协方差法、周期图法、最大似然法、最大熵法的matlab 程序。正确的运行程序。 4. 必须用图示法来表示仿真的结果。对几种功率谱估计的方法进行比较分析,发现它们各自有什么特点?。 5. 按要求写实验报告。 4.Matlab程序如下: 生成输入信号: clear; fs=1024;%设采样频率为1024 n=0:1/fs:1; N=length(n); W=2000*pi;%因方波频率F=1000HZ所以角频率W=2000pi X1n=square(W*n);%方波信号 X2n=randn(1,N);%白噪声信号 xn=X1n+X2n; %产生含有噪声的信号序列XN subplot(3,1,1) plot(n,xn); xlabel('n') ylabel(…输入信号?) %绘输入信号图

功率谱密度

功率谱密度谱是一种概率统计方法,是对随机变量均方值的量度。一般用于随机振动分析,连续瞬态响应只能通过概率分布函数进行描述,即出现某水平响应所对应的概率。 功率谱密度是结构在随机动态载荷激励下响应的统计结果,是一条功率谱密度值—频率值的关系曲线,其中功率谱密度可以是位移功率谱密度、速度功率谱密度、加速度功率谱密度、力功率谱密度等形式。数学上,功率谱密度值—频率值的关系曲线下的面积就是方差,即响应标准偏差的平方值。 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),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局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。热心网友回答提问者对于答案的评价:谢谢解答。 频谱分析(也称频率分析),是对动态信号在频率域内进行分析,分析的 结果是以频率为坐标的各种物理量的谱线和曲线,可得到各种幅值以频率为变 量的频谱函数F(ω)。频谱分析中可求得幅值谱、相位谱、功率谱和各种谱密 度等等。频谱分析过程较为复杂,它是以傅里叶级数和傅里叶积分为基础的。 功率谱是个什么概念?它有单位吗? 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。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

噪声功率谱密度与方差之间的关系

关于matlab 中噪声功率谱密度与方差之间的关系的理解 1. 连续时间系统 高斯白噪声的定义为:如果一个噪声,它的幅度分布服从高斯分布,而它的功率谱密度又是均匀分布的,则称它为高斯白噪声。 故对于连续时间系统,理想的高斯白噪声的功率谱密度是一个常数,设为n0,而带宽是无限宽的,其功率为: 0*n ∞=∞ (1) 在n0不是为无穷小的情况下,理想的噪声功率Pn 是无限大的。 而实际当中,噪声带宽是有限宽的,只需要在我们所关心的频带范围内,噪声功率谱密度是个常数,则我们可认为其是高斯白噪声。设噪声单边功率谱密度为0n ,低通带宽为W ,则其噪声功率为: 0*2 n n P W = (2) 如图1.1所示: W 频率/HZ 图1.1 我们知道,高斯白噪声的分布为2 ~(0,)X N σ,则其功率为: 222()()()()n P E x D x E x D x σ==+== (3) 故对于低通系统有: 20/2 n W σ= (4) 而对于带通系统,如图1.2所示,有: 200*2*2n n P W n W σ=== (5)

W -W 频率/HZ 2. 离散时间系统 对于离散时间系统而言,带宽受到抽样速率fs 的限制。设WGN 一秒内抽取的一组数据样本为: 12[],,....fs x n x x x = 22([])0;([])([])E x n D x n E x n σ=== 2.1理论分析 由于时间为单个的离散点,故理想功率为0;但有下列定义:对于序列[]x n 的能量E 定义为序列各抽样值的平方和,则数据样本的能量为: 2221()*[()]*s f s s E x n f E x n f σ===∑ (6) 将功率定义为序列能量除以序列的时间,即 2*t s b E P f T σ==(单位:J/S ) (7) 式中,Tb 为序列时间,此处等于1S 。 如果功率单位采用W/symbol ,则有: 2/s t s P P f σ==(单位:J/symbol ) 2.2另一种理解 而实际当中,抽样点是一个时间段,认为1/s s T f =时间内的幅值就等于此抽样时刻的幅值,则单位抽样时间内的噪声能量为: 22***t s s s E E T f T σσ=== (6) 则噪声功率(单位:J/symbol )为:

功率谱 等效噪声带宽

功率谱 等效噪声带宽 噪声系数 噪声温度 1. 噪声电压平均值: 01 lim ()T n n T v v t dt T →∞=? 2. 噪声电压方均值(也是1Ω电阻上的平均功率P ): 2 2 001lim ()()T n n T P v v t dt S f df T ∞ →∞===?? ()S f 为功率谱密度,单位为W/Hz 。 3. 噪声电压有效值: =4. 电阻R 热噪声的功率谱密度为: ()4S f KTR = 其中K 为波尔茨曼常数1.38×10-23J/K ,T(K)=T ℃+273. 5. 品质因数为Q ,谐振电阻为R p ,等效噪声带宽为Δf n 的谐振电路,噪声电压的方均 值: 22001 lim ()()4n T f n n p n T v v t dt S f df KTR f T ?→∞===??? 显然谐振回路实际电阻r 上的噪声电压方均值为: 22 2244p n nr n n R v v KTr f KT f Q Q =?=?= 6. 四端口网络,电压传输系数为()A f ,输入噪声功率谱密度为()i S f ,则输出噪声功率谱密度为: 2()()()o i S f A f S f =? 7. 等效噪声带宽n f ? f 由噪声功率相等有 00()()o o n S f df S f f ∞ =??

由于输入噪声功率谱密度均匀()i S f ,故有 2020()()n A f df f A f ∞?= ? 相应的输出噪声电压方均值: 22000()()()()no o o n i n v S f df S f f A f S f f ∞ ==?=?? 可以证明,对于带宽为0.72f ?的谐振回路,其等效噪声带宽为 0.7(2)2n f f π?= ? 8. 噪声系数 噪声系数为输入信噪比(信号功率与噪声功率之比)si ni P P 与输出信噪比so no P P 的比值: si ni si no si no no n so no ni so ni p si ni p P P P P P P P F P P P P P G P P G =====输入端信噪比输出端信噪比 其中p so si G P P =为功率增益。 (d )10lg si ni n so no P P F B P P = 附:关于dB 定义 dBu 就是以1uV 为基准的电压分贝(dB )表示。计算公式是: G="20log"(Vo/Vi ) (Vi 即为1uV) 1mV 表示60dBu 。 dBm 是以1mW 为基准的功率分贝(dB )表示。表示公式是: G="10log"(P/Pm ) (Pm 即为1mW ) 0.01mW 即为-20dBm 。 分贝的定义分以下三种情况: 1.2.1 对电压和与电压呈线性关系的参数的表达 电压和与电压呈线性关系的参数,这里权且简称为电压型参数,以A表示,以x 表示其 单位。以1x 为基准值,则A的电平单位为称分贝x ,代号为dB x ,计算公式为 ()(dB )20lg 1A x A x x = A可以是电压(电动势、端电压)、电场强度和天线系数,x可以是V、mV、μV,V/m 、mV/m 、μV/m 和m -1 等,对应的电平单位分别为dBV、dBmV、dBμV,dBV/m 、dBmV/m 、dBμV/m(常记为dBμ)和dBm -1等。 同类电压型电平单位(天线系数除外)词头之间的转换公式为 dBx=dBmx+60=dBμx+120

功率谱密度估计方法的MATLAB实现

功率谱密度估计方法的MATLAB实现 在应用数学和物理学中,谱密度、功率谱密度和能量谱密度是一个用于信号的通用概念,它表示每赫兹的功率、每赫兹的能量这样的物理量纲。在物理学中,信号通常是波的形式,例如电磁波、随机振动或者声波。当波的频谱密度乘以一个适当的系数后将得到每单位频率波携带的功率,这被称为信号的功率谱密度(power spectral density, PSD)或者谱功率分布(spectral power distribution, SPD)。功率谱密度的单位通常用每赫兹的瓦特数(W/Hz)表示,或者使用波长而不是频率,即每纳米的瓦特数(W/nm)来表示。信号的功率谱密度当且仅当信号是广义的平稳过程的时候才存在。如果信号不是平稳过程,那么自相关函数一定是两个变量的函数,这样就不存在功率谱密度,但是可以使用类似的技术估计时变谱密度。信号功率谱的概念和应用是电子工程的基础,尤其是在电子通信系统中,例如无线电和微波通信、雷达以及相关系统。因此学习如何进行功率谱密度估计十分重要,借助于Matlab工具可以实现各种谱估计方法的模拟仿真并输出结果。下面对周期图法、修正周期图法、最大熵法、Levinson递推法和Burg法的功率谱密度估计方法进行程序设计及仿真并给出仿真结果。 以下程序运行平台:Matlab R2015a(8.5.0.197613) 一、周期图法谱估计程序 1、源程序 Fs=100000; %采样频率100kHz N=1024; %数据长度N=1024 n=0:N-1; t=n/Fs; xn=sin(2000*2*pi*t); %正弦波,f=2000Hz Y=awgn(xn,10); %加入信噪比为10db的高斯白噪声 subplot(2,1,1); plot(n,Y) title('信号') xlabel('时间');ylabel('幅度');

matlab 正弦波 高斯白噪声 均匀白噪声 功率谱密度 自相关函数

现代通信原理作业一 姓名:张英伟学号:133320085208036 班级:13级理工部3班 利用matlab完成: ●产生正弦波信号、均匀白噪声以及高斯白噪声并分别将两种噪声叠加到正弦 波信号上,绘出波形。 ●分别求取均匀白噪声序列和高斯白噪声序列的自相关及功率谱密度,绘出波 形。 一、白噪声区别及产生方法 1、定义: 均匀白噪声:噪声的幅度分布服从均匀分布,功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。 高斯白噪声:噪声的幅度分布服从正态分布,功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。 2、matlab仿真函数: rand函数默认产生是区间在[0,1]的随机数,这里需要利用公式: z2=a+(b-(a))*rand(m,n)............(公式1) randn函数默认产生均值是0、方差是1的随机序列,所以可以用其来产生均值为0、方差为1的正态分布白噪声,即N(0,12)。利用公式: z1=a+b*randn(1,n).................(公式2)可以产生均值为a,方差为b2 高斯白噪声,即N(a,b2)。 二、自相关函数与功率谱密度之间的关系 1、功率谱密度:每单位频率波携带的功率,这被称为信号的功率谱密度。 2、自相关函数:描述随机信号X(t)在任意两个不同时刻t1,t2的取值之间的相关程度。 3、维纳-辛钦定理: 由于平均值不为零的信号不是平方可积的,所以在这种情况下就没有傅里叶变换。幸运的是维纳-辛钦定理提供了一个简单的替换方法,如果信号可以看作是平稳随机过程,那么功率谱密度就是信号自相关函数的傅里叶变换。 4、平稳随机过程:是在固定时间和位置的概率分布与所有时间和位置的概率分布相同的随机过程。(就是指得仅一个随机过程,中途没有变成另外一个统计特性的随机过程)

matlab实现功率谱密度分析psd及详细解说

matlab实现功率谱密度分析psd及详细解说 功率谱密度幅值的具体含义?? 求信号功率谱时候用下面的不同方法,功率谱密度的幅值大小相差很大! 我的问题是,计算具体信号时,到底应该以什么准则决定该选用什么方法啊? 功率谱密度的幅植的具体意义是什么??下面是一些不同方法计算同一信号的matlab 程序!欢迎大家给点建议! 直接法: 直接法又称周期图法,它是把随机序列x(n)的N个观测数据视为一能量有限的序列,直接计算x(n)的离散傅立叶变换,得X(k),然后再取其幅值的平方,并除以N,作为序列x(n)真实功率谱的估计。 Matlab代码示例: clear; Fs=1000; %采样频率 n=0:1/Fs:1; %产生含有噪声的序列 xn=cos(2*pi*40*n)+3*cos(2*pi*100*n)+randn(size(n)); window=boxcar(length(xn)); %矩形窗 nfft=1024; [Pxx,f]=periodogram(xn,window,nfft,Fs); %直接法 plot(f,10*log10(Pxx)); 间接法: 间接法先由序列x(n)估计出自相关函数R(n),然后对R(n)进行傅立叶变换,便得到x(n)的功率谱估计。 Matlab代码示例: clear; Fs=1000; %采样频率 n=0:1/Fs:1; %产生含有噪声的序列 xn=cos(2*pi*40*n)+3*cos(2*pi*100*n)+randn(size(n)); nfft=1024; cxn=xcorr(xn,'unbiased'); %计算序列的自相关函数 CXk=fft(cxn,nfft); Pxx=abs(CXk);

通信中的常见噪声

通信中的常见噪声 几种噪声,它们在通信系统的理论分析中常常用到,实际统计与分析研究证明,这些噪声的特性是符合具体信道特性的。 2.5.1 白噪声 在通信系统中,经常碰到的噪声之一就是白噪声。所谓白噪声是指它的功率谱密度函数在整个频域内是常数,即服从均匀分布。之所以称它为“白”噪声,是因为它类似于光学中包括全部可见光频率在内的白光。凡是不符合上述条件的噪声就称为有色噪声。 白噪声的功率谱密度函数通常被定义为 (2-22) 式中,是一个常数,单位为W/Hz。若采用单边频谱,即频率在()的范围内,白噪声的功率谱密度函数又常写成 (2-23) 由信号分析的有关理论可知,功率信号的功率谱密度与其自相关函数互为傅氏变换对,即 (2-24) 因此,白噪声的自相关函数为 (2-25) 式(2-25)表明,白噪声的自相关函数是一个位于处的冲激函数,它的强度为。这说明,白噪声只有在/2时才相关,而在任意两个不同时刻上的随机取值都是不相关的。白噪声的功率谱密度及其自相关函数,如图2-11所示。

实际上完全理想的白噪声是不存在的,通常只要噪声功率谱密度函数均匀分布的频率范围远远超过通信系统工作频率范围时,就可近似认为是白噪声。例如,热噪声的频率可以高到Hz,且功率谱密度函数在0~Hz内基本均匀分布,因此可以将它看作白噪声。 2.5.2 高斯噪声 在实际信道中,另一种常见噪声是高斯噪声。所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声。其一 维概率密度函数可用数学表达式表示为 (2-26) 式中,为噪声的数学期望值,也就是均值;为噪声的方差。 通常,通信信道中噪声的均值=0。由此,我们可得到一个重要的结论:在噪声均值为零时,噪声的平均功率等于噪声的方差。证 明如下: 因为噪声的平均功率 (2-27) 而噪声的方差为 (2-28) 所以,有

_基带信号波形及功率谱密度

第六章数字基带系统 1 引言 数字基带系统的组成: 2 数字基带信号的波形及功率谱密度 2.1 数字基带信号的常用波形 1、单极性不归零码 特点:发送能量大、接收信噪比较高,占用频带较窄;具有较高的直流和低频成分,不利于信道传输,受到信道传输特性和噪声的影响,接收端抽样判决器难以稳定在最佳判决门限,在出现长连“0”或者长连“1”时不利于接收端位同步定时提取。文档收集自网络,仅用于个人学习

2、双极性不归零码 特点:发送能量大、接收信噪比较高,占用频带较窄,直流和低频成分较少,接收端抽样判决器始终保持最佳判决门限;在出现长连“0”或者长连“1”时不利于接收端位同步定时提取。文档收集自网络,仅用于个人学习 3、单极性归零码 特点:发送能量较小、接收信噪比较低,占用频带较宽,具有较高的直流和低频成分,不利于信道传输,受到信道传输特性和噪声的影响,接收端抽样判决器难以稳定在最佳判决门限;在出现长连“0”时不利于接收端位同步定时提取,但长连“1”时可以实现接收端位同步定时提取。

4、双极性归零码 特点:发送能量较小、接收信噪比较低,占用频带较宽;直 流和低频成分较少,接收端抽样判决器始终保持最佳判决门 限,具有良好的自同步特性,即使在出现长连“0”或者长连 “1”时也可以实现接收端位同步定时提取。文档收集自网络,仅用于个人学习**小结** 单极性码具有较高的直流和低频成分,不利于信道传输,受到信道传输特性和噪声的影响,接收端抽样判决器难以 稳定在最佳判决门限。双极性码的直流和低频成分较少, 易于信道传输,接收端抽样判决器始终保持最佳判决门 限,抗干扰能力强。不归零码发送能量大、接收信噪比较 高,占用频带较窄;在出现长连“0”或者长连“1”时不利于 接收端位同步定时提取。归零码发送能量较小、接收信噪 比较低,占用频带较宽;在出现长连“0”或长连“1”时易于 接收端位同步定时提取。双极性归零码具有自同步特性。

功率谱密度相关方法的MATLAB实现

1.基本方法 周期图法是直接将信号的采样数据x(n)进行Fourier变换求取功率谱密度估计的方法。假定有限长随机信号序列为x(n)。它的Fourier变换和功率谱密度估计存在下面的关系: 式中,N为随机信号序列x(n)的长度。在离散的频率点f=kΔf,有: 其中,FFT[x(n)]为对序列x(n)的Fourier变换,由于FFT[x(n)]的周期为N,求得的功率谱估计以N为周期,因此这种方法称为周期图法。下面用例子说明如何采用这种方法进行功率谱 用有限长样本序列的Fourier变换来表示随机序列的功率谱,只是一种估计或近似,不可避免存在误差。为了减少误差,使功率谱估计更加平滑,可采用分段平均周期图法(Bartlett法)、加窗平均周期图法(Welch 法)等方法加以改进。 2. 分段平均周期图法(Bartlett法) 将信号序列x(n),n=0,1,…,N-1,分成互不重叠的P个小段,每小段由m个采样值,则P*m=N。对每个小段信号序列进行功率谱估计,然后再取平均作为整个序列x(n)的功率谱估计。 平均周期图法还可以对信号x(n)进行重叠分段,如按2:1重叠分段,即前一段信号和后一段信号有一半是重叠的。对每一小段信号序列进行功率谱估计,然后再取平均值作为整个序列x(n)的功率谱估计。这两种方法都称为平均周期图法,一般后者比前者好。程序运行结果为图9-5,上图采用不重叠分段法的功率谱估计,下图为2:1重叠分段的功率谱估计,可见后者估计曲线较为平滑。与上例比较,平均周期图法功率谱估计具有明显效果(涨落曲线靠近0dB)。 3.加窗平均周期图法 加窗平均周期图法是对分段平均周期图法的改进。在信号序列x(n)分段后,用非矩形窗口对每一小段信号序列进行预处理,再采用前述分段平均周期图法进行整个信号序列x(n)的功率谱估计。由窗函数的基本知识(第7章)可知,采用合适的非矩形窗口对信号进行处理可减小“频谱泄露”,同时可增加频峰的宽度,从而提高频谱分辨率。 其中上图采用无重叠数据分段的加窗平均周期图法进行功率谱估计,而下图采用重叠数据分段的加窗平均周期图法进行功率谱估计,显然后者是更佳的,信号谱峰加宽,而噪声谱均在

功率谱密度机器实现

1. 基本方法 周期图法是直接将信号的采样数据x(n)进行Fourier变换求取功率谱密度估计的方法。假定有限长随机信号序列为x(n)。它的Fourier变换和功率谱密度估计存在下面的关系: 式中,N为随机信号序列x(n)的长度。在离散的频率点f=kΔf,有: 其中,FFT[x(n)]为对序列x(n)的Fourier变换,由于FFT[x(n)]的周期为N,求得的功率谱估计以N为周期,因此这种方法称为周期图法。下面用例子说明如何采用这种方法进行功率谱 用有限长样本序列的Fourier变换来表示随机序列的功率谱,只是一种估计或近似,不可避免存在误差。为了减少误差,使功率谱估计更加平滑,可采用分段平均周期图法(Bartlett法)、加窗平均周期图法(Welch 法)等方法加以改进。 2. 分段平均周期图法(Bartlett法) 将信号序列x(n),n=0,1,…,N-1,分成互不重叠的P个小段,每小段由m个采样值,则P*m=N。对每个小段信号序列进行功率谱估计,然后再取平均作为整个序列x(n)的功率谱估计。 平均周期图法还可以对信号x(n)进行重叠分段,如按2:1重叠分段,即前一段信号和后一段信号有一半是重叠的。对每一小段信号序列进行功率谱估计,然后再取平均值作为整个序列x(n)的功率谱估计。这两种方法都称为平均周期图法,一般后者比前者好。程序运行结果为图9-5,上图采用不重叠分段法的功率谱估计,下图为2:1重叠分段的功率谱估计,可见后者估计曲线较为平滑。与上例比较,平均周期图法功率谱估计具有明显效果(涨落曲线靠近0dB)。 3.加窗平均周期图法 加窗平均周期图法是对分段平均周期图法的改进。在信号序列x(n)分段后,用非矩形窗口对每一小段信号序列进行预处理,再采用前述分段平均周期图法进行整个信号序列x(n)的功率谱估计。由窗函数的基本知识(第7章)可知,采用合适的非矩形窗口对信号进行处理可减小“频谱泄露”,同时可增加频峰的宽度,从而提高频谱分辨率。 其中上图采用无重叠数据分段的加窗平均周期图法进行功率谱估计,而下图采用重叠数据分段的加窗平均周期图法进行功率谱估计,显然后者是更佳的,信号谱峰加宽,而噪声谱均在0dB附近,更为平坦(注意采用无重叠数据分段噪声的最大的下降分贝数大于5dB,而重叠数据分段周期图法噪声的最大下降分贝数小于5dB)。 4. Welch法估计及其MATLAB函数 Welch功率谱密度就是用改进的平均周期图法来求取随机信号的功率谱密度估计的。Welch 法采用信号重叠分段、加窗函数和FFT算法等计算一个信号序列的自功率谱估计(PSD如上例中的下半部分的求法)和两个信号序列的互功率谱估计(CSD)。 MATLAB信号处理工具箱函数提供了专门的函数PSD和CSD自动实现Welch法估计,而不需要自己编程。 (1)函数psd利用Welch法估计一个信号自功率谱密度,函数调用格式为: [Pxx[,f]]=psd(x[,Nfft,Fs,window,Noverlap,’dflag’]) 式中,x为信号序列;Nfft为采用的FFT长度。这一值决定了功率谱估计速度,当Nfft采用2的幂时,程序采用快速算法;Fs为采样频率;Window定义窗函数和x分段序列的长度。窗函数长度必须小于或等于Nfft,否则会给出错误信息;Noverlap为分段序列重叠的采样

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