各种谱函数的区别是什么，何时用何种函数 9.2.5 功率密度谱 和互谱密度 前面给出的一些数字特征如均值，方差和相关函数等，描述的是连续随机信号在时间域上的特征，那么，随机信号在频域的数字特征是什么？如何计算的？它与时域特征有什么关系？1、功率密度谱 设X(t)为平稳的连续随机信号，它的任一个样本函数x(t)是一个功率信号，其平均功率可以定义为：（9.2.20）依据帕斯瓦尔定理，设 表示 的傅立叶变换，则上式可表示为(9.2.21)式中 称为样本功率密度或样本功率谱。由于随机信号的每一个样本实现是不能预知的，所以必须用所有样本功率密度的统计平均值来描述平稳的连续随机信号X(t)的频域特征，即随机信号在频域的数字特征可定义如下。定义10 平稳的连续随机信号X(t)的功率密度谱定义为样本功率密度的统计平均，即（9.2.22）维纳—欣钦（Wiener-Khinchine）定理 若X(t)为平稳随机信号，当自相关函数为绝对可积时，自相关函数 和功率谱密度 为一傅里叶变换对，即（）。（9.2.23）(9.2.24)2、互谱密度 同理，在频域描述两个随机信号X(t)和 Y(t)相互关联程度的数字特征，可以定义为互谱功率密度简称互谱密度。
如何用直观的例子理解随机过程理论中随机过程的自相关函数和协方差函数的概念含义，它们在信号领域有何应用？ 在学概率统计之前，我们学习的都是确定的函数。概率统计讨论了一次取值时获得的值是不确定的，而随机过程…
在对数据的分析中往往会看到变量之间存在着一定的相关关系，例如：某产品的价格和社会对该产品的需要之间、人的身高与体重之间都有密切的关系，但可能它们之间并不存在着显著而又确定的关系，而可能是其它因素作用的结果。研究变量之间相互关系密切程度的分析称为相关分析。相关分析是统计分析的一种重要方法，常用的统计量有相关系数、自相关函数和互相关函数等，其作用在于：提高我们对于现象之间相互依存关系的认识，使我们对这种关系的认识由定性进入定量，利于深入地认识事物的运动本质。通过相关图、相关系数等，可以帮助我们判断现象之间相关联的密切程度如何；哪些因素是主要的，哪些是次要的；一个现象的数量发生变化，另一个现象将会相应地发生什么样的变化等。而且所有这些内容全是用数量表示出来的，这就使我们对客观现象之间的关系认识更具体、更直观。由于相关分析是根据过去的实际资料所进行的概括总结，一旦找到它们中间数量变化关系上的规律性就可以用于推测未知的情况和预测未来的情况，这样，根据实际情况对某种现象所进行的判断就有了基本依据。根据研究内容要求，参考现有文献并进行基坑降水地面沉降机理分析，初选基坑开挖深度H1（m）、等效。
噪声分析计算公式 噪音计算公式dB=10 log ？（？ 为音能2113比值，？ 与距离 r 平方成反比5261）Lpi—第i个噪声源在4102受声点1653P出的声级；Lwi—第i个噪声源的声功率级；Lp总—受声点P出的总声级；ΔL1—噪声随传播距离的衰减；ΔL2—噪声被空气吸收的衰减；ΔL3—墙壁屏障效应衰减；ΔL4—户外建筑物屏障效应衰减；ΔL5—植物吸收效应衰减；ΔL6—阻挡物的反射效应衰减。1、噪声随传播距离的衰减（1）点声源随传播距离增加引起的衰减值(dB(A))式中：ΔL1—距离增加产生的衰减值(dB(A))；r—点声源至受声点的距离（m）。（2）在距离点声源r1处至r2处的衰减值(dB(A))2、噪声被空气吸收的衰减空气吸收声波而引起声衰减与声波频率、大气压、温度、湿度有关，被空气吸收的衰减值可由下列公式计算：ΔL2=α0\"r式中：ΔL2—空气吸收造成的衰减值(dB(A))；α0—空气吸声系数；r—声波传播距离（m）。3、墙壁屏障效应室内混响声对建筑物的墙壁隔声影响十分明显，其总隔声量TL可用下列公式进行计算：(dB(A))受墙壁阻挡的噪声衰减值为：(dB(A))式中：—墙壁阻隔产生的衰减值(dB(A))；室内混响噪声级(dB(A))；室外1m处的噪声级(dB(A))；S—墙壁的阻挡面积（m2）；A—受声室内吸。
随机过程的功率谱密度和自相关函数有什么关系 物理上：相关函数在时间域上描述随机过程的统计特征；功率谱是在频率域上描述随机过程的统计特征。二者所提供的信息完全一致；功率谱易于获得应用十分普遍。数学上：功率谱等于相关函数的傅里叶变换；相关函数等于功率谱的傅立叶逆变换。
如何用matlab 实现自相关和互相关 1.首先说说自相关和互相关的概念。这个是信号分析里的概念，他们分别表示的是两个时间序列之间和同一个时间序列在任意两个不同时刻的取值之间的相关程度，即互相关函数是描述随机信号x(t)，y(t)在任意两个不同时刻t1，t2的取值之间的相关程度，自相关函数是描述随机信号x(t)在任意两个不同时刻t1，t2的取值之间的相关程度。自相关函数是描述随机信号X(t)在任意两个不同时刻t1，t2的取值之间的相关程度；互相关函数给出了在频域内两个信号是否相关的一个判断指标，把两测点之间信号的互谱与各自的自谱联系了起来。它能用来确定输出信号有多大程度来自输入信号，对修正测量中接入噪声源而产生的误差非常有效.事实上，在图象处理中，自相关和互相关函数的定义如下：设原函数是f(t)，则自相关函数定义为R(u)=f(t)*f(-t)，其中*表示卷积；设两个函数分别是f(t)和g(t)，则互相关函数定义为R(u)=f(t)*g(-t)，它反映的是两个函数在不同的相对位置上互相匹配的程度。那么，如何在matlab中实现这两个相关并用图像显示出来呢？dt=.1；t=[0：dt：100]；x=cos(t)；[a，b]=xcorr(x，'unbiased')；plot(b*dt，a)上面代码是求自相关函数并作图，对于互相关函数，稍微修改一下就可以了，即。
自相关函数怎么理解，为什么定义中有共轭，卷积呢。定义中的卷积，共轭有什么意义？尤其是在信号处理方面 我来简洁地解释一下。1)首先我们仅考虑实信号。自相关的直观含义就是：把一个信号平移一段距离，跟原来…
什么叫功率谱密度函数
