200820 파워스펙트럼밀도(Power Spectral Density)함수
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작성일 23-11-29 13:41
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에고딕(Ergodic) 랜덤 프로세스에서 PSD 함수는 자기상관함수가 제공하지 못하는 어떤 정보도 제공하지 못한다는 점에도 불구하고 어떤 응용 분야에서는 시간 랜덤 변수보다 더 편리하게 된다
PSD 함수를 전 주파수 영역에서 적분하면 이 함수의 mean(평균) 파워가 된다 그러므로 피적분함수는 PSD의 파워 스펙트럼 밀도 또는 파워 밀도 스펙트럼이 된다
PSD는 음이 아니며 우함수이다.
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순서
자기상관함수는 어느 시간에서 나타난 랜덤 변수의 값이 다른 시간에서 나타난 값에 어떤 의존성(영향성, 연관성)이 있는지를 알려 주는 함수이다. 이것은 시간 영역에서 랜덤 변수의 특성을 보여주는 반면, 파워 스펙트럼 밀도(PSD, Power spectral density) 함수는 주파수 영역에서 유사한 정보를 제공한다. 이것은 시간 영역에서 랜덤 변수의 特性(특성)을 보여주는 반면, 파워 스펙트럼 밀도(PSD, Power spectral density) 함수는 주파수 영역에서 유사한 정보를 제공한다.
200820 파워스펙트럼밀도(Power Spectral Density)함수
자기상관함수는 어느 시간에서 나타난 랜덤 변수의 값이 다른 시간에서 나타난 값에 어떤 의존성(influence(영향)성, 연관성)이 있는지를 알려 주는 함수이다. , 200820 파워스펙트럼밀도(Power Spectral Density)함수공학기술레포트 , 200820_파워스펙트럼밀도(Power Spectral Density)함수
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