Densité spectrale de puissance vs densité spectrale d'énergie pour un signal discret

1. Quelle est la différence entre la densité spectrale de puissance et la densité spectrale d'énergie?
2. Qu'est-ce que la densité d'énergie ou la densité spectrale de puissance du signal?
3. Qu'est-ce que la densité spectrale d'énergie?
4. Pourquoi avons-nous besoin de la densité spectrale de puissance?
5. Quelles sont les différentes méthodes disponibles pour estimer la densité spectrale de puissance?

Quelle est la différence entre la densité spectrale de puissance et la densité spectrale d'énergie?

Simplement expliqué, la principale différence est que l'ESD intégré votre «PSD» au fil du temps pendant que PSD est.. bien en moyenne PSD (donc lui-même) au fil du temps. Dans LabVIEW, la densité spectrale de puissance VI peut éventuellement effectuer une moyenne linéaire, ce qui entraîne une valeur moyenne du PSD.

Qu'est-ce que la densité d'énergie ou la densité spectrale de puissance du signal?

La densité spectrale d'énergie, qui est toujours une fonction de fréquence uniforme et non négative, représente la distribution de l'énergie du signal dans le domaine de fréquence.

Qu'est-ce que la densité spectrale d'énergie?

La distribution de l'énergie d'un signal dans le domaine fréquentiel est connue sous le nom de densité spectrale d'énergie (ESD) ou de densité d'énergie (ED) ou le spectre de densité d'énergie. La fonction ESD est indiquée par ψ (ω) et est donnée par, ψ (ω) = | x (ω) | 2.

Pourquoi avons-nous besoin de la densité spectrale de puissance?

PSD d'un signal donne une analyse de la distribution de puissance sur toute la gamme de fréquences. L'objectif principal de l'utilisation de cette méthode est d'obtenir l'estimation de la densité spectrale à partir des données données.

Quelles sont les différentes méthodes disponibles pour estimer la densité spectrale de puissance?

Le processus de transformation du temps au domaine de fréquence est connu sous le nom d'estimation spectrale. Deux méthodes sont couramment utilisées, la transformée de Fourier rapide (FFT) et la méthode d'entropie maximale (MEM).