フィルター入力と出力のPSD間の関係は何と呼ばれますか?


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広義の定常信号が伝達関数でLTIフィルターに供給される場合、出力のパワースペクトル密度(PSD)は次のように表すことができます。XHY

RY(f)=|H(f)|2RX(f)

ここで、はのPSDを示します。 XRXX

この関係に共通の名前はありますか?

回答:


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関係の名前はわかりませんが、は、LTIシステムの電力伝達関数と呼ばれます。出力 パワースペクトルは入力パワースペクトルにパワー伝達関数を掛けたものであり、 確定的信号と同様に、出力スペクトルは入力スペクトルに伝達関数H f )を掛けたもの です。|H(f)|2H(f)


追加の知識を必要とするために、H(f)は周波数応答関数です。H(w)は伝達関数です。
mtrw 2011

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@mtrwあなたのペダントリーをバックアップするための引用はありますか?ブレースウェルの古典的なテキストフーリエ変換とそのアプリケーション は、伝達関数呼び出します。他のテキストは、呼び出しH ω またはH jはω あなたがそうであるように伝達関数を、さらに、伝達関数をH s と呼ぶ人もいます。したがって、この名前はH ω )のために予約されているため、伝達関数のH f )の呼び出しが間違っていることを示す引用を提供してください。H(f)H(ω)H(jω)H(s)H(f)H(ω)
Dilip Sarwate、2009

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まず、愚かな間違いをお詫びします。H(f)はFRFで、H(s)は伝達関数です。残念ながら、オッペンハイム、シェーファー&ヤングのシグナルおよびシステムのコピーはもうありません。これは、私がこれを学んだことを覚えている場所です。私が教えられた記憶法は、インパルス応答(H(f)またはH(jw)のいずれか)のフーリエ変換は、純粋な正弦波に対して評価されるため、周波数に対する応答を与えることでした。ラプラス変換とz変換(H(s)またはH(z))は伝達関数を提供します。
mtrw

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あなたが持っている関係は、ウィーナー・ヒンチンの定理(WK)からの結果です。WKの定理は、主に入力の自己相関とそのパワースペクトル密度(PSD)をフーリエ変換ペアとして関連付けます。「WKの定理から、なんとかしました...」と明示的に述べている以外に、特定の名前で言及されていることは聞いていません引用された記事から:

[WK定理の]帰結は、LTIシステムの出力の自己相関関数のフーリエ変換が、システムの入力の自己相関関数のフーリエ変換とフーリエの2乗の大きさの積に等しいことです。システムのインパルス応答の変換。

これは、平方可積分であり、したがってフーリエ変換を持つ信号(または関数)用に作成および証明されていますが、一般に、フーリエ変換を持たないWSSランダムプロセスを研究するために使用されます。積分。


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それは素晴らしい応答ですが、あなたは本当に質問に答えませんか?あなたの答えはウィーナー・ヒンチンの定理であるという印象を受けますが、そうではないと思います。私は不機嫌に見えないことを望みますが、質問は本当に正確であるため、答えは正確であるはずです。
niaren 2011

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問題の結果がWKの定理の帰結であるというウィキペディアに同意しません。WKの定理は、WSSプロセスのPSDは自己相関関数のフーリエ変換であると述べています。これは、WSS処理は線形システムを通過するとき、出力の自己相関関数は以下のように、入力の自己相関に関連していることを全く異なる結果である。この結果には、WKの定理を証明するために使用される計算に関連する確率分析と期待値の取得などが必要ですが、結果はWKの定理の帰結ではありませんAY=hh~AX
Dilip Sarwate

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確率論的解析がいることを確立した後、私の以前のコメントに続いて、我々はWK定理を適用すると言うことができるA XT R XF A YT RをYF WKを介して、しばらく時間T H F 及びHT AY=hh~AXAX(t)RX(f)AY(t)RY(f)h(t)H(f) R YF = | H f | 2 OPが求めていた畳み込み定理による R Xf しかし、このすべては、その適用できますしない限り、最初のショーである A Y = H * H * A X、そしてこれはないWK定理の帰結。h~(t)H(f)
RY(f)=|H(f)|2RX(f)
AY=hh~AX
Dilip Sarwate、2011年

@Dilip私はそれに同意しません、そして私はWSSの結果がWKの結果であることを決して主張しません。私が引用したテキストは、LTIシステムの入力と出力に対する自己相関とフーリエ変換の関係について話しているだけです。WSSについては触れませ私は WKが正方形の積分信号のために証明されている間、されていることを、ちょうどその下に明らかに使用確率論的アプローチを使用してと期待を経由して自己相関を関連WSSを研究します。それはあなたがここで言ったことのほとんどですが、OPがそれを要求しなかったので、詳細には触れませんでした。
Lorem Ipsum、2011年

RY(f)=|H(f)|2RX(f)AY=hh~AXRY(f)=|H(f)|2RX(f)AY=hh~AX
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