有个功率谱的程序，谁来解释下
clear;t=0:1/1000:0.6;
x=sin(2*pi*100*t)+sin(2*pi*300*t);
plot(x);
figure(2);
n=1024;
y=fft(x,n);
plot(abs(y));
figure(3);
cxn=xcorr(x,'unbiased'); %计算序列的自相关函数
Pxx=abs(y);
index=0:round(n/2-1);
k=index*1000/n;
plot_Pxx=10*log10(Pxx(index+1));
plot(k,plot_Pxx);
最下面求它功率的程序不懂，谁能一句一句解释下，谢谢了 应该是根据自相关法计算功率谱，你可以试着根据书上的介绍来理解这段程序。 由FFT后求功率谱是最常用的方法之一，称作为周期图法。但程序中应把
plot_Pxx=10*log10(Pxx(index+1));
改为
plot_Pxx=20*log10(Pxx(index+1));
才是功率谱。因为
y=fft(x,n); %x的频谱
Pxx=abs(y);%幅值谱
只有幅值的平方才是功率谱。上式中是取成分贝值。 本帖最后由 wdhd 于 2016-9-9 13:17 编辑
引用书中的一段话。
功率谱估计总的来讲可以分成经典谱估计法与现代谱估计法。经典法实质上就是传统的傅氏分析法，它又可分成二种。
一种是间接的方法，它先通过对自相关函数进行估计(一般都需要窗函数将自相关值加权，以减小自相关序列截段的影响)，然后再通过作傅氏变换得功率谱估计值。这种方法是1958年由Blackman与Tukey提出的，简称BT PSD估计法。
---就是我们传统的求自相关函数，然后求其离散时间傅立叶反变换。
另一种是直接法，它是将观察到的有限个样本数据用FFT算法作傅氏变换直接按式进行功率谱估计(不通过自相关函数的估计)，这种方法称为周期图法。
---这就是我们一般用的对数据进行FFT然后取模的平法再除以N.
周期图法的缺点：周期图(包括平滑后的周期图)作为功率谱估计的方法可利用FFT进行计算，因而有计算效率高的优点，在谱分辨率要求不高的地方常用这种周期图法进行谱估计。它的一个主要缺点是频率分辨率低。这是由于周期图法在计算中把观察到的有限长的N个数据以外的数据认为是零。
回复 4楼 的帖子
能不能把哪本书 哪一页补充上去呢？:handshake 老师跟我说，x=sin(2*pi*100*t)+sin(2*pi*300*t);是确定信号，用自相关法求的是随机信号的，应该怎么改啊，求助啊:@Q :@Q 确实是个问题。对于确定性信号，你就认为傅立叶谱的幅值平方就是功率谱。 那怎么实现呢，y=fft(x,n)后执行abs(y)，然后怎么求出他的平方？我输入y*y，他告送我错误，按计算来说应该这个式子的功率应该等于1，怎么验证:@Q :@Q回复 8楼 的帖子
建议随便找一本MATLAB的书来看看如何求向量和矩阵的乘积或乘方 1. abs(y)^2 or y.*conj(y);% 注意点乘2. sum(abs(y/n)^2)是否接近2? y.*conj(y);%只有这个成，可是ans =
1.0e+004 * 怎么那么大！
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