规划成果
电压功率谱密度 和电流功率谱密度中国扬州寄语市长
当波的频谱密度乘以一个适当的系数后将得到每单位频率波携带的功率
，这被称为信号的功率谱密度（power spectral density,PSD）或者谱功率分布（spectral power distribution,SPD）。功率谱密度的单位通常用每赫兹
的瓦特
数（W/Hz）表示，或者使用波长而不是频率，即每纳米的瓦特数（W/nm）来表示。 六陈
能量谱密度描述的是信号或者时间序列
（应该就是我们平时所说的随时间而变的信号或者函数或者物理量）的能量或者变化如何随着频率分布。如果f(t)是一个有限能量信号，即平方可积，那么信号的谱密度Φ(ω)就是信号连续傅里叶变换
幅度（体现从时域到频域的一种变化幅度，在时域中变化越快表明周期越短，频率约大，那么变化到频域中也应该有对应的特征）的平方。师生关系
其中ω是角频率（循环频率的2π倍），F(ω)是f(t)的连续傅里叶变换。F*(ω)是F(ω)的共轭函数。
上面能量谱密度的定义要求信号的傅里叶变换必须存在，也就是说信号平方可积或者平方
rcc可加。一个经常更加有用的替换表示是功率谱密度（PSD），它定义了信号或者时间序列的功率如何随频率分布。这里功率可能是实际物理上的功率，或者更经常便于表示抽象的信号被定义为信号数值的平方，也就是当信号的负载为1欧姆(ohm)时的实际功率。此瞬时功率（平均功率的中间值）可表示为：
大侦探西门
由于平均值不为零的信号不是平方可积的，所以在这种情况下就没有傅里叶变换。幸运的是维纳-辛钦定理（Wiener-Khinchin theorem）提供了一个简单的替换方法，如果信号可以看作是平稳随机过程，那么功率谱密度就是信号自相关函数的傅里叶变换。信号的功率谱密度当且仅当信号是广义的平稳过程的时候才存在。如果信号不是平稳过程，那么自相关函数一定是两个变量的函数，这样就不存在功率谱密度，但是可以使用类似的技术估计时变谱密度。
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