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功率谱分析的意义,matlab功率谱分析

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信号处理功率 -0/(2)以上链接:信号处理-1谱分析(1)现在 ， 事情变得简单了 。我们将时域信号进行傅里叶变换得到频域分数，然后信号的功率谱密度和谱分析方面包括确定性信号的分析和随机信号的分析，最常研究的是随机信号的分析，也称为统计信号分析或估计，通常分为线性谱估计和非线性谱估计 ， 谱估计包括周期图估计、最大熵谱估计等，随着信号类型的复杂，当待分析的信号不能满足高斯分布和非最小相位的条件时，有谱分析的方法 。
1、MATLAB对一张图像做傅里叶变换FFT的 意义,已经图像 功率谱绘制【功率谱分析的意义,matlab功率谱分析】 Gonzalez版里的解释很形象:一个恰当的比喻是把傅里叶变换比作玻璃棱镜 。棱镜是一种可以将光分解成不同颜色的物理仪器，每种成分的颜色由波长(或频率)决定 。傅立叶变换可以看作是一个数学棱镜 ， 它将一个函数根据频率分解成不同的分量 。当我们考虑光时，我们讨论它的光谱或频谱 。同样，傅立叶变换使我们能够通过频率成分分析函数 。
比如大面积的沙漠是图像中灰度变化缓慢的区域，对应的频率值很低；而表面属性变化剧烈的边缘区域是图像中灰度变化剧烈的区域，对应的频率值较高 。傅立叶变换在实践中有明显的物理性意义 。设F是一个能量有限的模拟信号，它的傅里叶变换代表F的频谱..从纯数学意义，傅立叶变换是把一个函数转换成一系列周期函数来处理 。
2、对速度信号进行傅里叶 谱分析之后,其纵坐标对应的幅值的物理 意义是什么...对速度信号进行傅里叶谱分析后，其纵坐标对应的振幅的物理意义就是频率 。傅立叶变换广泛应用于物理学、电子学、数论、组合数学、信号处理、概率论、统计学、密码学、声学、光学、海洋学、结构动力学等领域 。例如，在信号处理中 ， 傅立叶变换的典型用途是将信号分解成频谱，显示频率对应的幅度 。扩展数据信号处理的基本内容包括变换、滤波、调制、解调、检测和估计 。
谱分析包括对已知信号的分析和对随机信号的分析 ， 而最常研究的是对随机信号的分析，也叫统计信号分析或估计，通常分为线性谱估计和非线性谱估计；谱估计包括周期图估计、最大熵谱估计等 。随着信号类型的复杂，当待分析的信号不能满足高斯分布和非最小相位的条件时 ， 有谱分析的方法 。高阶谱分析可以提供信号的相位信息、非高斯信息和非线性信息；自适应滤波和均衡也是应用研究的一个主要领域 。
3、频谱图纵坐标的物理 意义是什么?纵坐标的幅度代表信号的幅度强度，单位为分贝(dB)，有线性划分 。在实际使用中，有三种谱图，即线性振幅谱、对数振幅谱和self 功率谱 。线性振幅谱的纵坐标有明确的物理量纲 ， 是最常用的 。对数振幅谱中每条谱线的振幅都是以对数(20logA)计算的，所以其纵坐标的单位是dB 。这种变换的目的是使那些低幅分量高于那些高幅分量，从而观察到隐藏在低幅噪声中的周期信号 。

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