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Welchの方法は、均等にサンプリングされた時系列のパワースペクトル密度（PSD）を計算するための私の頼れるアルゴリズムでした。PSDを計算する方法は他にもたくさんあることに気付きました。たとえば、Matlabでは次のように表示されます。 バーグ法を使用したPSD 共分散法を使用したPSD ピリオドグラムを使用したPSD 修正共分散法を使用したPSD マルチテーパー法（MTM）を使用したPSD ウェルチ法を使用したPSD Yule-Walker AR法を使用したPSD 短時間フーリエ変換を使用したスペクトログラム スペクトル推定 これらのさまざまな方法の利点は何ですか？実用的な質問として、いつウェルチの方法以外のものを使用したいのですか？

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信号のパワースペクトルは、フーリエ変換の振幅の2乗を取ることで計算できます。オーディオの人間であるため、私にとって興味のある信号は時系列になります。 この表現はPSD（パワースペクトル密度）とどのように異なりますか。そして、重要なことに、上記のパワースペクトルの代わりにPSDを使用する実用的な状況はどれですか。

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私は以前に質問をしましたが、答えが得られませんでした。だから今私はそれを簡素化しています：クロススペクトル密度（CSD）とパワースペクトル感度（PSD）とは何ですか？彼らの用途は何ですか？MATLABでそれらを取得するにはどうすればよいですか？ Sk個のK（ω）=LIMT→∞1Sk l（ω ）= limT→ ∞1TE{ Y∗k（ω ）Yl（ω ）}Skl(ω)=limT→∞1TE{Yk∗(ω)Yl(ω)}S_{kl}(\omega)=\lim_{T\to\infty}\frac{1}{T}E\{Y_k^*(\omega)Y_l(\omega)\} Sk k（ω ）= limT→ ∞1TE{ Y∗k（ω ）Yk（ω ）}Skk(ω)=limT→∞1TE{Yk∗(ω)Yk(ω)}S_{kk}(\omega)=\lim_{T\to\infty}\frac{1}{T}E\{Y_k^*(\omega)Y_k(\omega)\} Sk l（ω ）Skl(ω)S_{kl}(\omega)は一般信号と間のクロススペクトル密度（CSD）関数、は信号のパワースペクトル密度（PSD）です。、は周波数での信号の有限フーリエ変換、 は、および の複素共役は期待演算子です。Y L（T ）S K K（ω ）Y 、K（T ）のY K（ω ）Y 、K（T ）ω Y * K（ω ）YのK（ω ）E { ⋅ }yk（t ）yk(t)y_k(t)yl（t ）yl(t)y_l(t)Sk k（ω ）Skk(ω)S_{kk}(\omega)yk（t ）yk(t)y_k(t)Yk（ω ）Yk(ω)Y_k(\omega)yk（t ）yk(t)y_k(t)ωω\omegaY∗k（ω ）Yk∗(ω)Y_k^*(\omega)Yk（ω ）Yk(ω)Y_k(\omega)E{ …

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PSDの計算方法を理解しようとしています。コミュニケーションエンジニアリングの教科書をいくつか見てきましたが、役に立ちませんでした。私もオンラインで見ました。 ウィキペディアには、最も良い説明があるようです。ただし、CDF（累積分布関数）を作成することを決定した部分で迷子になり、何らかの理由でそれを自己相関関数に関連付けることにします。 私が理解していないのは、PSDの計算とどのように関係する自己相関があるのでしょうか？PSDは、フーリエ変換（は時間に対する信号のパワーと単純に考えていました。P （t ）P(t)P（t）P(t)P(t)P（t）P(t)

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離散信号のパワースペクトル密度とは何ですか？私は常に、信号のフーリエ変換を取得し、周波数範囲全体にわたる所望の周波数範囲の大きさの比が、その周波数範囲のパワースペクトル密度と同じパワー比を与えると仮定していました。それは間違っていますか？学生の論文を読むと、PSDを計算してから「希望する帯域の絶対スペクトルパワーと相対スペクトルパワー」を計算するように言われるため、混乱しました。彼らは違いますか？はいの場合、どのように計算しますか？

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