本文主要参考了知乎文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35363670 1、概念的基础 这两种信号概念是建立在无穷大的时间积分的基础上的 2、信号的能量和功率 首先我们提到信号的能量可能是一个比较突兀的概念，我们不妨从一个大家认同的能量概念谈起：电路中的能量 ...

补充： 离散信号圆周频率与连续信号角频率的关系 参考：数字信号处理（第三版），胡广书等，清华大学出版社。 ...

fs=2400;%设定采样频率N=1000; %采样的点数n=0:N-1;t=n/fs; %1/fs相当于隔多长时间才一个点f1=50;%设定争先信号频率xn=sin(2*pi*f1*t);figure(1)plot(t,xn); ...

正弦信号 指数信号 正弦信号 连续正弦信号的定义: $x(t)=Acos(\omega_0 t+\phi)$ 其中，A为振幅，$\omega_0$和频率有关，$\phi$是相位 python绘制连续正弦信号例子(注意计算机中保存的都是离散的数字，这里之所以能绘制 ...

首先要明确一点，这两种信号概念是建立在无穷大的时间积分的基础上的。 一.能量与功率 判断一个信号是能量信号还是功率信号，首先需要计算其能量和功率。 对于信号f(t)，其能量为： f(t)信号的能量 其功率为： f(t)信号的功率 为什么要这样定义呢？ 可以借助物理上的概念 ...

对于信号\(f(t)\)， 其能量为： \[E=\lim_{T\to \infty}\int_{-T}^{T}|f(t)|^2dt \] 其功率为： \[P=\lim_{T\to \infty}\frac{1}{2T}\int_{-T}^{T}|f(t)|^2dt ...

只考虑连续形随机变量 功率 功率谱密度和方差的关系，只考虑高斯白噪声： ...

后续内容 基于FFT准确测量信号和噪声功率 1 FFT 频谱分析的频率分辨率和幅度精度 １.１ ＦＦＴ频谱分析是周期信号谱分析的快速算法。如何统一分析结果的频谱幅度与已知信号的每个频率分量的幅度？ 一般的，对实信号的ＦＦＴ分析结果乘以因子２/Ｎ得到其实际频率功率。 这里有两个定义 ...