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1，计算信号能量利用帕斯瓦尔定理 是否考虑负半轴

计算总能量的话，需要考虑

计算信号能量利用帕斯瓦尔定理 是否考虑负半轴

2，什么是帕斯瓦尔等式

公式如下
帕斯瓦尔定理，信号的总能量既可以按照每单位时间内的能量在整个时间内的积分计算出来，也可以按照每单位频率内的能量在整个频率范围内的积分而得到。

什么是帕斯瓦尔等式

3，大学数学 Parseval定理 帕斯瓦尔定理 在线等

你知道parseval等式的话，考虑函数f(x)=x，就可以了，代入parseval等式中，f(x)=x的傅里叶级数的系数可用分部积分算出，正好a0=0, an=1/n n=1,2,..., bn=1/n, n=1,2,3 然后答案是显然的

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4，谁能给我个帕斯瓦尔定理的简单好理解的定义

周期信号的帕赛瓦尔定理就是说 周期信号可以等效为各次谐波的叠加，因此傅里叶系数（也就是各次谐波的功率）的平方求和 与原信号的功率是相等的。如果是复指数形式的傅里叶级数，因为复指数函数的功率等于其系数的模的平方，直接把傅里叶系数平方求和就行；如果是三角形式的傅里叶级数，因为三角函数的功率等于其系数的模的平方的一半，需要把各次谐波傅里叶系数平方求和的一半 与直流分量的平方相加。有兴趣的话，可以用相关定理推导一下傅里叶变换形式的帕赛瓦尔定理。[qq:13][]
帕斯瓦尔定理，信号的总能量既可以按照每单位时间内的能量在整个时间内的积分计算出来，也可以按照每单位频率内的能量在整个频率范围内的积分而得到。

5，它是能量还是功率信号并求出其功率谱或能量谱密度函数

它是能量还是功率信号，并求出其功率谱或能量谱密度函数功率密度谱 和互谱密度 前面给出的一些数字特征如均值,方差和相关函数等,描述的是连续随机信号在时间域上的特征,那么,随机信号在频域的数字特征是
9.2.5 功率密度谱 和互谱密度 前面给出的一些数字特征如均值,方差和相关函数等,描述的是连续随机信号在时间域上的特征,那么,随机信号在频域的数字特征是什么?如何计算的?它与时域特征有什么关系?1、功率密度谱 设x(t)为平稳的连续随机信号,它的任一个样本函数x(t)是一个功率信号,其平均功率可以定义为：（9.2.20） 依据帕斯瓦尔定理,设 表示 的傅立叶变换,则上式可表示为 (9.2.21) 式中 称为样本功率密度或样本功率谱.由于随机信号的每一个样本实现是不能预知的,所以必须用所有样本功率密度的统计平均值来描述平稳的连续随机信号x(t)的频域特征,即随机信号在频域的数字特征可定义如下.定义10 平稳的连续随机信号x(t)的功率密度谱定义为样本功率密度的统计平均,即 （9.2.22）维纳—欣钦（wiener-khinchine）定理 若x(t)为平稳随机信号,当自相关函数为绝对可积时,自相关函数 和功率谱密度 为一傅里叶变换对,即（ ）.（9.2.23） (9.2.24)2、互谱密度 同理,在频域描述两个随机信号x(t)和 y(t)相互关联程度的数字特征,可以定义为互谱功率密度简称互谱密度 .

6，什么叫功率谱密度函数

解释1.对于具有连续频谱和有限平均功率的信号或噪声，表示其频谱分量的单位带宽功率的频率函数。注：1通常信号或噪声的瞬时功率等于其瞬时值的平方，如该特征量为一场量，则此平方与物理功率成比例。2功率谱密度是该信号或噪声的自相关函数的傅里叶变换。如某一确定信号平均功率为有限的，则该信号的自相关函数存在。如随机信号或随机噪声是由二阶随机平稳函数表示的，则其自相关函数存在。（来源于GB/T 14733.7-1993） 解释2 对于具有连续频谱和有限平均功率的信号或噪声，表示其频谱分量的单位带宽功率的频率函数。
通信系统中的主瓣宽度是什么？主瓣宽度是表示定向天线功率辐射集中程度的参数。主瓣中辐射功率为最大值一半时两个矢径间的夹角称为主瓣宽度。主瓣宽度越小，方向图越尖锐，表示天线辐射越集中。打个比方吧，手电筒发射光的总量不变，但通过拧其前端的光圈可以调节发射光束的粗细，从...yooyo618-2006-8-721:33-最佳回答者:swiftsu-教育/科学>工程技术求助信道容量,相容定率的概念!!!...增大信号功率S可以增加信道容量,若信号功率趋于无穷大,则信道容量也趋于无穷大2.减小噪声功率N或者减小噪声功率谱密度可以增加信道容量,若噪声功率趋于零,则信道容量趋于无穷大.3.增加信道带宽B可以增加信道容量.但是不能使信道容量无限制增大.信道带宽...
9.2.5 功率密度谱 和互谱密度 前面给出的一些数字特征如均值，方差和相关函数等，描述的是连续随机信号在时间域上的特征，那么，随机信号在频域的数字特征是什么？如何计算的？它与时域特征有什么关系？1、功率密度谱 设x(t)为平稳的连续随机信号，它的任一个样本函数x(t)是一个功率信号，其平均功率可以定义为： （9.2.20） 依据帕斯瓦尔定理，设 表示 的傅立叶变换，则上式可表示为 (9.2.21) 式中 称为样本功率密度或样本功率谱。由于随机信号的每一个样本实现是不能预知的，所以必须用所有样本功率密度的统计平均值来描述平稳的连续随机信号x(t)的频域特征，即随机信号在频域的数字特征可定义如下。定义10 平稳的连续随机信号x(t)的功率密度谱定义为样本功率密度的统计平均，即 （9.2.22）维纳—欣钦（wiener-khinchine）定理 若x(t)为平稳随机信号，当自相关函数为绝对可积时，自相关函数 和功率谱密度 为一傅里叶变换对，即（ ）。 （9.2.23） (9.2.24)2、互谱密度 同理，在频域描述两个随机信号x(t)和 y(t)相互关联程度的数字特征，可以定义为互谱功率密度简称互谱密度 。

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