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枕周图与自实现功率谱密度的差异
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Stack Overflow用户
提问于 2018-10-09 06:24:59
回答 1查看 1.4K关注 0票数 2

我试图评估几个信号的频域。为此,我使用了this answer中给出的PSD实现。作为比较,我使用了the中提供的signal.periodogram函数:

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from scipy.signal import tukey
import scipy as sp
f, Pxx_den = sp.signal.periodogram(a_gtrend_orig,12,window=tukey( len(a_gtrend_orig) ))

然而,当我在自我实现的PSD旁边画这幅图时,它们看起来却有很大的不同:

由于使用相同的窗口函数,而周期图函数也应该使用FFT,这种差异从何而来?

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回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2018-10-09 06:33:48

与之比较的例子是,在每个频率桶(即abs(fft()上绘制幅值

周期图产生一个功率谱密度,这意味着它是振幅在每个频率仓的平方。

标签“窗口私营部门司”是从早期编辑,并在后来更正。

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原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/52723383

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