光功率谱
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功率谱密度谱是一种概率统计方法,是对随机变量均方值的量度。
一般用于随机振动分析,连续瞬态响应只能通过概率分布函数进行描述,即出现某水平响应所对应的概率。
功率谱密度是结构在随机动态载荷激励下响应的统计结果,是一条功率谱密度值—频率值的关系曲线,其中功率谱密度可以是位移功率谱密度、速度功率谱密度、加速度功率谱密度、力功率谱密度等形式。
数学上,功率谱密度值—频率值的关系曲线下的面积就是方差,即响应标准偏差的平方值。
谱是个很不严格的东西,常常指信号的Fourier变换,是一个时间平均(time average)概念功率谱的概念是针对功率有限信号的(能量有限信号可用能量谱分析),所表现的是单位频带内信号功率随频率的变换情况。
保留频谱的幅度信息,但是丢掉了相位信息,所以频谱不同的信号其功率谱是可能相同的。
有两个重要区别:1。
功率谱是随机过程的统计平均概念,平稳随机过程的功率谱是一个确定函数;而频谱是随机过程样本的Fourier变换,对于一个随机过程而言,频谱也是一个“随机过程”。
(随机的频域序列)2。
功率概念和幅度概念的差别。
此外,只能对宽平稳的各态历经的二阶矩过程谈功率谱,其存在性取决于二阶局是否存在并且二阶矩的Fourier变换收敛;而频谱的存在性仅仅取决于该随机过程的该样本的Fourier变换是否收敛。
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频谱分析(也称频率分析),是对动态信号在频率域内进行分析,分析的结果是以频率为坐标的各种物理量的谱线和曲线,可得到各种幅值以频率为变量的频谱函数F(ω)。
频谱分析中可求得幅值谱、相位谱、功率谱和各种谱密度等等。
频谱分析过程较为复杂,它是以傅里叶级数和傅里叶积分为基础的。
功率谱是个什么概念?它有单位吗?随机信号是时域无限信号,不具备可积分条件,因此不能直接进行傅氏变换。
一般用具有统计特性的功率谱来作为谱分析的依据。
功率谱与自相关函数是一个傅氏变换对。
功率谱具有单位频率的平均功率量纲。
d65标准光源的光谱功率谱D65标准光源是一种重要的光源,广泛应用于颜色科学、彩色图像处理、光谱学等领域。
本文将从D65标准光源的定义、特性以及应用等方面进行详细探讨,旨在深入了解这一光源的光谱功率谱。
文章分为以下几个章节:引言、D65标准光源的定义、D65光源的光谱功率谱、D65光源的颜色特性、D65光源的应用及总结。
一、引言光源是指能够产生可见光的物体或装置,广泛应用于照明、成像、通信等领域。
而光谱功率谱是描述光源辐射能力的一个重要参数,通过分析光源的光谱功率谱可以了解其能量分布及辐射特性。
D65标准光源是一种被广泛应用于颜色科学和光谱学的内容光源,具有一定的光谱功率谱特性。
二、D65标准光源的定义D65标准光源是根据CIE(国际照明委员会)于1964年制定的一种标准照明光源。
D65光源模拟了自然光中的白天光线,具有高度均匀的能量分布。
这种光源是通过将天空发散辐射的太阳光传到地面上并顺其自然产生的效果,因此被广泛认为是最接近自然白光的光源。
三、D65光源的光谱功率谱D65光源的光谱功率谱描述了光源在不同波长上的能量分布。
根据CIE的定义,D65光源具有一个特定的光谱权重函数,称为CIE D65标准光源相关能量分布。
该权重函数是一个正则化的函数,其面积等于1,代表了D65光源的辐射能力。
D65光源的光谱功率谱图如下图所示:(插入D65光源的光谱功率谱图)从图中可以看出,D65光源在可见光谱范围内(380nm -780nm)具有较高的能量分布,特别是在500nm - 600nm范围内,其能量分布较为均匀。
四、D65光源的颜色特性D65光源的颜色特性是指其在色度坐标系中的位置。
色度坐标系是用来描述不同颜色的数学模型,以帮助人们理解和量化颜色。
D65光源在色度坐标系中通常呈现为白色光点,其色度坐标为(0.31271, 0.32902)。
这个点被称为“D65点”,代表了D65光源在色度坐标系中的颜色。
功率谱密度谱是一种概率统计方法,是对随机变量均方值的量度。
一般用于随机振动分析,连续瞬态响应只能通过概率分布函数进行描述,即出现某水平响应所对应的概率。
功率谱密度是结构在随机动态载荷激励下响应的统计结果,是一条功率谱密度值—频率值的关系曲线,其中功率谱密度可以是位移功率谱密度、速度功率谱密度、加速度功率谱密度、力功率谱密度等形式。
数学上,功率谱密度值—频率值的关系曲线下的面积就是方差,即响应标准偏差的平方值。
功率谱的概念是针对功率有限信号的(能量有限信号可用能量谱分析),所表现的是单位频带内信号功率随频率的变换情况。
如何用MATLAB绘制功率谱密度图形?随机产生一次数据x=randn(1,1024*8)求功率谱密度。
如何应用MATLAB画出来横坐标为频率(Frequency(hz)))纵坐标为功率谱密度(Power Spectrum Magn itude (dB))的图形?MATLAB程序为:function [t,omg,FT,IFT] = prefourier(Trg,N,OMGrg,K)% 输入参数:% Trg : 二维矢量,两个元素分别表示时域信号的起止时间;% N : 时域抽样数量;% OMGrg: 二维矢量,两个元素分别表示频谱的起止频率;% K : 频域抽样数量。
% 输出参数:% t : 抽样时间;% omg : 抽样频率;% FT : 实现傅里叶变换的矩阵~U~及系数;% IFT : 实现傅里叶逆变换的矩阵~V~及系数。
T = Trg(2)-Trg(1);t = linspace(Trg(1),Trg(2)-T/N,N)';OMG = OMGrg(2)-OMGrg(1);omg = linspace(OMGrg(1),OMGrg(2)-OMG/K,K)';FT = T/N*exp(-j*kron(omg,t.'));IFT = OMG/2/pi/K*exp(j*kron(t,omg.'));end在另一个脚本文件中:clc;clear ;close all;N=1024*8;K=500;OMGrg=[0,100];Trg=[0,1];[t,omg,FT,IFT] = prefourier(Trg,N,OMGrg,K);% f0=10;% f=sin(2*pi*f0*t);f=randn(N,1);F=FT*f;figure;plot(t,f);figure;plot(omg/2/pi,abs(F).^2);高斯白噪声的功率谱理论上为一直线,除非它是在某些特定情况下成立,比如经过了滤波器。
光功率光功率是光在单位时间内所做的功.光功率单位常用毫瓦(mw)和分贝(db)表示,其中两者的关系为:1mw=0db.而小于1mw的分贝为负值。
分贝(工程应用)dB(Decibel,分贝) 是一个纯计数单位,本意是表示两个量的比值大小,没有单位。
在工程应用中经常看到貌似不同的定义方式(仅仅是看上去不同)。
对于功率,dB = 10*lg(A/B)。
对于电压或电流,dB = 20*lg(A/B)。
此处A,B代表参与比较的功率值或者电流、电压值。
dB的意义其实再简单不过了,就是把一个很大(后面跟一长串0的)或者很小(前面有一长串0的)的数比较简短地表示出来。
如(此处以功率为例):X = 100000 = 10^5X(dB) = 10*lg(X) dB= 10*lg(10^5) dB= 50 dBX = 0.000000000000001 = 10^-15X(dB) = 10*log(X) dB= 10*log(10^-15) dB= -150 dB一般来讲,在工程中,dB和dB之间只有加减,没有乘除。
而用得最多的是减法:dB m 减dBm 实际上是两个功率相除,信号功率和噪声功率相除就是信噪比(SNR)。
比如:30dBm - 0dBm = 1000mW/1mW = 1000 = 30dB。
dBm 加dBm 实际上是两个功率相乘,没有实际的物理意义。
在电子工程领域,放大器增益使用的就是dB(分贝)。
放大器输出与输入的比值为放大倍数,单位是“倍”,如10倍放大器,100倍放大器。
当改用“分贝”做单位时,放大倍数就称之为增益,这是一个概念的两种称呼。
电学中分贝与放大倍数的转换关系为:A(V)(dB)=20lg(Vo/Vi);电压增益A(I)(dB)=20lg(Io/Ii);电流增益Ap(dB)=10lg(Po/Pi);功率增益分贝定义时电压(电流)增益和功率增益的公式不同,但我们都知道功率与电压、电流的关系是P=V^2/R=I^2*R。
频谱分析(也称频率分析),是对动态信号在频率域内进行分析,分析的结果是以频率为横坐标的各种物理量的谱线和曲线,即各种幅值以频率为变量的频谱函数F(ω)。
频谱分析中可求得幅值谱、相位谱、功率谱和各种谱密度等等。
频谱分析过程较为复杂,它是以傅里叶级数和傅里叶积分为基础的。
一般我们讲的功率谱密度都是针对平稳随机过程的,由于平稳随机过程的样本函数一般不是绝对可积的,因此不能直接对它进行傅立叶分析。
功率谱是一个时间平均(time average)概念;功率谱的概念是针对功率有限信号的(能量有限信号可用能量谱分析),所表现的是单位频带内信号功率随频率的变换情况。
保留频谱的幅度信息,但是丢掉了相位信息,所以频谱不同的信号其功率谱是可能相同的。
有两个重要区别:1. 功率谱是随机过程的统计平均概念,平稳随机过程的功率谱是一个确定函数;而频谱是随机过程样本的Fourier变换,对于一个随机过程而言,频谱也是一个“随机过程”。
(随机的频域序列)2. 功率概念和幅度概念的差别。
此外,只能对宽平稳的各态历经的二阶矩过程谈功率谱,其存在性取决于二阶矩是否存在,并且二阶矩的Fourier变换收敛;而频谱的存在性仅仅取决于该随机过程的该样本的Fourier变换是否收敛。
功率谱密度是信号功率在信号持续频谱带宽上的密度,也就是说功率谱密度对频谱的积分就是功率,也就是相关函数在零点的取值。
随机信号是时域无限信号且不收敛,不具备可积分条件,因此不能直接进行傅氏变换,因此一般采用具有统计特性的功率谱来作为谱分析的依据。
●功率谱与自相关函数是一个傅氏变换对。
●功率谱具有单位频率的平均功率量纲,所以标准叫法是功率谱密度。
●通过功率谱密度函数,可以看出随机信号的能量随着频率的分布情况。
像白噪声就是平一般我们讲的功率谱密度都是针对平稳随机过程的,由于平稳随机过程的样本函数一般不是绝对可积的,因此不能直接对它进行傅立叶分析。
可以有三种办法来重新定义谱密度,来克服上述困难:一是用相关函数的傅立叶变换来定义谱密度;二是用随机过程的有限时间傅立叶变换来定义谱密度;三是用平稳随机过程的谱分解来定义谱密度。
光功率--dB光功率光功率是光在单位时间内所做的功.光功率单位常用毫瓦(mw)和分贝(db)表示,其中两者的关系为:1mw=0db.而小于1mw的分贝为负值。
分贝(工程应用)dB(Decibel,分贝) 是一个纯计数单位,本意是表示两个量的比值大小,没有单位。
在工程应用中经常看到貌似不同的定义方式(仅仅是看上去不同)。
对于功率,dB = 1 0*lg(A/B)。
对于电压或电流,dB = 20*lg(A/B)。
此处A,B代表参与比较的功率值或者电流、电压值。
dB的意义其实再简单不过了,就是把一个很大(后面跟一长串0的)或者很小(前面有一长串0的)的数比较简短地表示出来。
如(此处以功率为例):X = 100000 = 10^5X(dB) = 10*lg(X) dB= 10*lg(10^5) dB= 50 dBX = 0.000000000000001 = 10^-15X(dB) = 10*log(X) dB= 10*log(10^-15) dB= -150 dB一般来讲,在工程中,dB和dB之间只有加减,没有乘除。
而用得最多的是减法:dBm 减dBm 实际上是两个功率相除,信号功率和噪声功率相除就是信噪比(SNR)。
比如:30d Bm - 0dBm = 1000mW/1mW = 1000 = 30 dB。
dBm 加dBm 实际上是两个功率相乘,没有实际的物理意义。
在电子工程领域,放大器增益使用的就是d B(分贝)。
放大器输出与输入的比值为放大倍数,单位是“倍”,如10倍放大器,100倍放大器。
当改用“分贝”做单位时,放大倍数就称之为增益,这是一个概念的两种称呼。
电学中分贝与放大倍数的转换关系为:A(V)(dB)=20lg(Vo/Vi);电压增益A(I)(dB)=20lg(Io/Ii);电流增益Ap(dB)=10lg(Po/Pi);功率增益分贝定义时电压(电流)增益和功率增益的公式不同,但我们都知道功率与电压、电流的关系是P=V^2/R=I^2*R。