¿Diferencia entre densidad espectral de potencia, potencia espectral y relaciones de potencia?

¿Qué es "exactamente" la densidad espectral de potencia para una señal discreta? Siempre supuse que tomar la transformada de Fourier de la señal, y luego la relación de la magnitud deseada del rango de frecuencia sobre todo el rango de frecuencia da la relación de potencia para ese rango de frecuencia que es lo mismo que la densidad espectral de potencia. ¿Es eso incorrecto? Leer un artículo de un alumno me confundió, ya que dice que calcula PSD y luego 'poderes espectrales absolutos y relativos en las bandas deseadas' también. Son diferentes? En caso afirmativo, ¿cómo se calcula?

psd power-spectral-density

— anasimtiaz
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No tengo idea de lo que da su cálculo de la densidad espectral de potencia ya que no puedo entenderlo.

$x(t)$ $X(f)$ $|X(f)|^2 = S_X(f)$ $f_0$ $f_1$ $f_0$ $f_1$

Absolute Spectral Power in Band = \int_{- f_{1}}^{- f_{0}} S_{X} (f) d f + \int_{f_{0}}^{f_{1}} S_{X} (f) d f .

$\text{Absolute Spectral Power in Band} = \int_{-f_1}^{-f_0} S_X(f)\,\mathrm df + \int_{f_0}^{f_1} S_X(f)\,\mathrm df.$

Relative Spectral Power in Band = \frac{\int_{- f_{1}}^{- f_{0}} S_{X} (f) d f + \int_{f_{0}}^{f_{1}} S_{X} (f) d f}{\int_{- \infty}^{\infty} S_{X} (f) d f} .

$\text{Relative Spectral Power in Band} = \frac{\displaystyle\int_{-f_1}^{-f_0} S_X(f)\,\mathrm df + \int_{f_0}^{f_1} S_X(f)\,\mathrm df}{\displaystyle\int_{-\infty}^{\infty} S_X(f)\,\mathrm df}.$

— Dilip Sarwate
fuente

Como nota adicional, también puede definir la densidad espectral de potencia de un proceso aleatorio estacionario de sentido amplio como la transformación de Fourier de la función de autocorrelación del proceso . Esto se conoce como el teorema de Wiener-Khinichin .

— Jason R

S_{x} (f) = | X (f) |^{2} = X (f) X^{*} (f)

$S_x(f) = |X(f)|^2 = X(f)X^*(f)$

R_{x} (τ)

$R_x(\tau)$

x (t)

$x(t)$

R_{x} (τ) = \int_{- \infty}^{\infty} x (t) x (t + τ) d t = \int_{- \infty}^{\infty} x (t) x (t - τ) d t

$R_x(\tau) = \int_{-\infty}^{\infty} x(t)x(t+\tau)\,\mathrm dt = \int_{-\infty}^{\infty} x(t)x(t-\tau)\,\mathrm dt$

x (t \pm τ)

$x(t \pm \tau)$

x (t)

$x(t)$

R_{x} (τ)

$R_x(\tau)$

t

$t$

x (t)

$x(t)$

R_{x} (τ)

$R_x(\tau)$

t

$t$

t

$t$

R_{X} (t_{1}, t_{2})

$R_X(t_1,t_2)$

E [X (t_{1}) X (t_{2})]

$E[X(t_1)X(t_2)]$

R_{X} (t_{1}, t_{2})

$R_X(t_1,t_2)$

t_{1} - t_{2}

$t_1-t_2$

t_{1}

$t_1$

t_{2}

$t_2$

Tiene sentido. Estoy en la misma página ahora.

— Jason R