互功率谱密度函数
发布时间:2012/10/19 19:49:40 访问次数:3255
能量集中在小于1/3倍频程的狭窄频带内CH7033B-BF的随机振动称为窄带随机振动，其自功率谱密度函数G(F)在该频带内呈尖峰状。
能量分布的频带大于或等于一个倍频程带宽时，则称为宽带随机振动。
当能量分布的频带为0～oo的范围时，如果功率谱密度函数G(f)为一个常数，即信号x(t)中所包含的无穷多个频率分量能量相等时，则称其为白噪声随机振动。白噪声信号x(t)的特性是其振幅大小变化呈无规律状态，并且非常剧烈；其自相关函数。
当能量分布的频带仍在0～oo之间，但其G(F)不是常数，并且按每倍频程衰减3dB时，则称其为粉红噪声。
G(F)值的大小，将根据有关环境条件的严酷等级由国家标准或有关技术条件规定。
根据自功率谱密度函数G(f)的讨论方法，可以推导出互功率谱密度函数SAy（F）。限于篇幅，本书不作详细讨论，读者可参阅相关参考文献[1]、[2]、[8]。
以上介绍了随机振动信号的统计参量。这些统计参量不仅可以定量地描述随机振动的某些特性，而且都有其对应的、明确的物理意义。归纳起来，这些统计参量是：
(1)幅值域描述：包括概率密度圈数；均值；均方值、均方根值；方差和标准差。
(2)时延域描述：包括自相关函数和互相关函数。
(3)频率域描述：包括自功率谱密度函数和互功率谱密度函数。
这些统计参量都可以通过试验仪器测量获得。从这个意义上讲，讨论随机振动分析问题，离开了试验分析仪器和试验分析便无法得出确切结果。
能量分布的频带大于或等于一个倍频程带宽时，则称为宽带随机振动。
当能量分布的频带为0～oo的范围时，如果功率谱密度函数G(f)为一个常数，即信号x(t)中所包含的无穷多个频率分量能量相等时，则称其为白噪声随机振动。白噪声信号x(t)的特性是其振幅大小变化呈无规律状态，并且非常剧烈；其自相关函数。
当能量分布的频带仍在0～oo之间，但其G(F)不是常数，并且按每倍频程衰减3dB时，则称其为粉红噪声。
G(F)值的大小，将根据有关环境条件的严酷等级由国家标准或有关技术条件规定。
根据自功率谱密度函数G(f)的讨论方法，可以推导出互功率谱密度函数SAy（F）。限于篇幅，本书不作详细讨论，读者可参阅相关参考文献[1]、[2]、[8]。
以上介绍了随机振动信号的统计参量。这些统计参量不仅可以定量地描述随机振动的某些特性，而且都有其对应的、明确的物理意义。归纳起来，这些统计参量是：
(1)幅值域描述：包括概率密度圈数；均值；均方值、均方根值；方差和标准差。
(2)时延域描述：包括自相关函数和互相关函数。
(3)频率域描述：包括自功率谱密度函数和互功率谱密度函数。
这些统计参量都可以通过试验仪器测量获得。从这个意义上讲，讨论随机振动分析问题，离开了试验分析仪器和试验分析便无法得出确切结果。
能量集中在小于1/3倍频程的狭窄频带内CH7033B-BF的随机振动称为窄带随机振动，其自功率谱密度函数G(F)在该频带内呈尖峰状。
能量分布的频带大于或等于一个倍频程带宽时，则称为宽带随机振动。
当能量分布的频带为0～oo的范围时，如果功率谱密度函数G(f)为一个常数，即信号x(t)中所包含的无穷多个频率分量能量相等时，则称其为白噪声随机振动。白噪声信号x(t)的特性是其振幅大小变化呈无规律状态，并且非常剧烈；其自相关函数。
当能量分布的频带仍在0～oo之间，但其G(F)不是常数，并且按每倍频程衰减3dB时，则称其为粉红噪声。
G(F)值的大小，将根据有关环境条件的严酷等级由国家标准或有关技术条件规定。
根据自功率谱密度函数G(f)的讨论方法，可以推导出互功率谱密度函数SAy（F）。限于篇幅，本书不作详细讨论，读者可参阅相关参考文献[1]、[2]、[8]。
以上介绍了随机振动信号的统计参量。这些统计参量不仅可以定量地描述随机振动的某些特性，而且都有其对应的、明确的物理意义。归纳起来，这些统计参量是：
(1)幅值域描述：包括概率密度圈数；均值；均方值、均方根值；方差和标准差。
(2)时延域描述：包括自相关函数和互相关函数。
(3)频率域描述：包括自功率谱密度函数和互功率谱密度函数。
这些统计参量都可以通过试验仪器测量获得。从这个意义上讲，讨论随机振动分析问题，离开了试验分析仪器和试验分析便无法得出确切结果。
能量分布的频带大于或等于一个倍频程带宽时，则称为宽带随机振动。
当能量分布的频带为0～oo的范围时，如果功率谱密度函数G(f)为一个常数，即信号x(t)中所包含的无穷多个频率分量能量相等时，则称其为白噪声随机振动。白噪声信号x(t)的特性是其振幅大小变化呈无规律状态，并且非常剧烈；其自相关函数。
当能量分布的频带仍在0～oo之间，但其G(F)不是常数，并且按每倍频程衰减3dB时，则称其为粉红噪声。
G(F)值的大小，将根据有关环境条件的严酷等级由国家标准或有关技术条件规定。
根据自功率谱密度函数G(f)的讨论方法，可以推导出互功率谱密度函数SAy（F）。限于篇幅，本书不作详细讨论，读者可参阅相关参考文献[1]、[2]、[8]。
以上介绍了随机振动信号的统计参量。这些统计参量不仅可以定量地描述随机振动的某些特性，而且都有其对应的、明确的物理意义。归纳起来，这些统计参量是：
(1)幅值域描述：包括概率密度圈数；均值；均方值、均方根值；方差和标准差。
(2)时延域描述：包括自相关函数和互相关函数。
(3)频率域描述：包括自功率谱密度函数和互功率谱密度函数。
这些统计参量都可以通过试验仪器测量获得。从这个意义上讲，讨论随机振动分析问题，离开了试验分析仪器和试验分析便无法得出确切结果。
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