信号功率的求法？

信号的功率和能量的具体计算公式~

标量的信号能量就是信号幅度平方的积分，如果是数字信号，能量就是各点信号幅度值平方后的求和。
对实测信号(含噪声)估计信噪比。要估计噪声的方差，方法是用噪声有限个样本的子样方差(若干不含有用信号的样本的平方和再除以样本数目)代替实际噪声的方差。
能量信号能量信号是一个脉冲式信号，它通常只存在于有限的时间间隔内。非周期的确定性信号为能量有限信号。

扩展资料：能量信号的能量有限，并分布在连续频率轴上，所以在每个频率点f上信号的幅度是无穷小；只有在一小段频率间隔df上才有确定的非零振幅。功率信号的功率有限，但能量无限，它在无限多的离散频率点上才有确定的振幅。
|S(f)|^2,成为能量谱密度，单位(J/Hz)，表示在频率f处宽度为df的频带内的信号能量，也可以看成是单位频带内的信号能量。
参考资料来源：百度百科-能量有限信号

功率计算公式：P=W/t =UI=FV。
在纯电阻电路中，根据欧姆定律U=IR代入P=UI中还可以得到：P=I²R=(U²)/R。
在动力学中：功率计算公式：P=W/t（平均功率）P=FV；P=Fvcosα（瞬时功率）。
功率是指物体在单位时间内所做的功的多少，即功率是描述做功快慢的物理量。功的数量一定，时间越短，功率值就越大。求功率的公式为功率=功/时间。
功率表征作功快慢程度的物理量。单位时间内所作的功称为功率，用P表示。故功率等于作用力与物体受力点速度的标量积。功率可分为电功率，力的功率等。

扩展资料：
测量功率的装置称为功率计，根据被测信号频率分类，功率计可分为：直流功率计、工频功率计、变频功率计、射频功率计和微波功率计。
由于直流功率等于电压和电流的简单乘积，实际测量中，一般采用电压表和电流表替代。工频功率计是应用较普遍的功率计，常说的功率计一般都是指工频功率计。
常用测量功率的一些方法：
1、二极管检测功率法。
2、等效热功耗检测法。
3、真有效值/直流（TRMS/DC）转换检测功率法。
功率因数过低的原因：
1、启动时产生很大的冲击电流，约为正常工作电流的十几倍至数十倍。
2、正常工作时，由于整流二极管的导通角很小，形成一个高幅度的窄脉冲，电流波峰因数（CF）高、电流总谐波失真（THD）通常超过100%，同时引起电网电压波形的畸变 。
3、功率因数（PF）低，一般在0.5～0.6左右。
参考资料：百度百科-功率

能量有限平均功率为零的信号是能量信号，如单位冲击信号；
能量无限，平均功率有限的信号是功率信号。
题中信号有一个常量10，平均功率不为零且有限，能量无限，属于"功率信号“
功率为：10^2+4^2+2^2=120

直接法：
直接法又称周期图法，它是把随机序列x(n)的N个观测数据视为一能量有限的序列，直接计算x(n)的离散傅立叶变换，得X(k)，然后再取其幅值的平方，并除以N，作为序列x(n)真实功率谱的估计。
间接法：
间接法先由序列x(n)估计出自相关函数R(n)，然后对R(n)进行傅立叶变换，便得到x(n)的功率谱估计。
改进的直接法：
对于直接法的功率谱估计，当数据长度N太大时，谱曲线起伏加剧，若N太小，谱的分辨率又不好，因此需要改进。
Bartlett平均周期图的方法是将N点的有限长序列x(n)分段求周期图再平均。
　　功率谱估计在现代信号处理中是一个很重要的课题，涉及的问题很多。在这里，结合matlab，做一个粗略介绍。功率谱估计可以分为经典谱估计方法与现代谱估计方法。经典谱估计中最简单的就是周期图法，又分为直接法与间接法。直接法先取N点数据的傅里叶变换（即频谱），然后取频谱与其共轭的乘积，就得到功率谱的估计；间接法先计算N点样本数据的自相关函数，然后取自相关函数的傅里叶变换，即得到功率谱的估计.都可以编程实现，很简单。在matlab中，周期图法可以用函数periodogram实现。
　　但是周期图法估计出的功率谱不够精细，分辨率比较低。因此需要对周期图法进行修正，可以将信号序列x(n)分为n个不相重叠的小段，分别用周期图法进行谱估计，然后将这n段数据估计的结果的平均值作为整段数据功率谱估计的结果。还可以将信号序列x(n)重叠分段，分别计算功率谱，再计算平均值作为整段数据的功率谱估计。
这2种称为分段平均周期图法，一般后者比前者效果好。加窗平均周期图法是对分段平均周期图法的改进，即在数据分段后，对每段数据加一个非矩形窗进行预处理，然后在按分段平均周期图法估计功率谱。相对于分段平均周期图法，加窗平均周期图法可以减小频率泄漏，增加频峰的宽度。welch法就是利用改进的平均周期图法估计估计随机信号的功率谱，它采用信号分段重叠，加窗，FFT等技术来计算功率谱。与周期图法比较，welch法可以改善估计谱曲线的光滑性，大大提高谱估计的分辨率。
现代谱估计主要针对经典谱估计分辨率低和方差性不好提出的，可以极大的提高估计的分辨率和平滑性。可以分为参数模型谱估计和非参数模型谱估计。参数模型谱估计有AR模型，MA模型，ARMA模型等；非参数模型谱估计有最小方差法和MUSIC法等。由于涉及的问题太多，这里不再详述，可以参考有关资料。
matlab中，现代谱估计的很多方法都可以实现。music方法用pmusic命令实现；pburg函数利用burg法实现功率谱估计；pyulear函数利用yule-walker算法实现功率谱估计等等。
　　另外，sptool工具箱也具有功率谱估计的功能。窗口化的操作界面很方便，而且有多种方法可以选择。

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邵通肯特： 有效功率为:幅值平方/2.

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