参与迷糊中……，，{:{13}:}
虽然看不懂，但是先收藏了，留着以后慢慢看，总有一天能看懂
本帖最后由 dreamstone 于 2011-3-10 23:28 编辑
回复 76 # lxy2646 的帖子
频谱是信号本身的傅里叶变换，功率谱是互相关函数的傅里叶变换
本帖最后由 hcharlie 于 2011-4-4 08:17 编辑
本人对功率谱密度问题的总结：
1)功率谱密度的物理定义是：信号经过带宽为DT的理想带通滤波器响应有效值的平方除以DF，随DF趋于另的极限值。过去曾有根据此原理制成功率谱的模拟分析仪器，由于使用的有限带宽滤波器，测出的是功率谱估计。
2)功率谱密度的数学定义，一个随机信号由于存在数学上的困难，不能直接走无穷大域傅立叶变换的路，而拐了个弯，走相关函数傅立叶变换的路。但此法的物理含义模糊，很难从直观上理解。
3)在实际数字信号分析处理上，随机信号由于是在有限域，可以直接做FFT，以绝对值平方/2 除以频率分辨率DF得到功率谱密度估计（往往要经过多次平均），原理和方法上接近1），物理意义很容易理解。
4)没有人愿意用费力费解的 2）的方法去求实际的功率谱密度。
回复 71 # zzh2290 的帖子
功率谱是针对平稳随机信号的；
而功率谱密度函数是针对费平稳随机信号的；
个人浅见。
收获好多看了此贴！
功率谱密度则是与相关函数之间满足傅立叶变换，是反映了信号的功率在频域随频率w的分布，因此，其又称为功率谱密度。随机过程的功率谱密度函数应看作是每一个可能实现的功率谱的统计平均。
简单说就是:某个随机过程从统计的角度看其功率在各个频率点上分布情况,之所以不简单的用傅立叶变换变到频率域是因为:随机过程在每一个时刻都可能有一个不同的实现,就是说在每个时刻都表现为互不相同的时间函数,因此不能简单的用傅立叶变换变到频率域.
学习过，但是没真正用过。
origin直接可以进行fft分析
{:{13}:}
中原解释得很好，学习了，可以解释一下具体的现实意义吗？
谢谢，学习了
此贴意义重大啊！但现在还在迷糊中~
收了，谢谢楼主！
说了那么多，还不如讲讲在现实振动信号测量中的应用，比什么都好！