檢視功率谱的原始碼

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'''功率谱'''是中国的一个科技名词。

语言一发即逝，不留痕迹。当人类意识到需要把说出的话记下来时，就发明了文字<ref>[https://www.sohu.com/na/425595890_120525920 汉语是什么语言，其本质是什么？]，搜狐，2020-10-19</ref>。在世界范围内，曾经独立形成的古老文字除我们的[[汉字]]外，还有埃及的圣书字、两河流域的楔形文字、古印度的印章文字以及中美洲的玛雅文<ref>[https://www.sohu.com/a/511684731_120099902 精美绝伦的艺术玛雅文字]，搜狐，2021-12-26</ref>。后来，这些古老文字的命运各不相同，或因某种[[历史]]原因而消亡，如玛雅文；或因文字的根本变革而遭废弃，如[[楔形文]]、圣书字，只汉字沿用至今，而且古今传承的脉络清晰可见，成了中华民族文化的良好载体。

==名词解释==

功率谱是功率谱密度函数的简称，它定义为单位频带内的信号功率。它表示了信号功率随着频率的变化情况，即信号功率在频域的分布状况。功率谱表示了信号功率随着[[频率]]的变化关系。

常用于功率信号（区别于[[能量]]信号）的表述与分析，其曲线（即功率谱曲线）一般横[[坐标]]为频率，纵坐标为功率。周期性连续信号x(t)的频谱可表示为离散的非周期序列Xn,它的幅度频谱的平方│Xn│2所排成的序列，就被称之为该周期信号的“功率谱”。

傅立叶级数提出后，首先在人们观测自然界中的周期现象时得到应用。19世纪末，Schuster提出用傅立叶级数的幅度平方作为函数中功率的度量，并将其命名为“周期图”（periodogram）。这是经典谱估计的最早提法，这种提法至今仍然被沿用，只不过现在是用快速傅立叶变换（FFT）来计算离散傅立叶变换（DFT），用DFT的幅度平方作为信号中功率的度量。

周期图较差的方差性能促使人们研究另外的分析方法。1927年，Yule提出用线性回归方程来模拟一个时间序列。Yule的工作实际上成了现代谱估计中最重要的方法——参数模型法谱估计的基础。

Walker利用Yule的分析方法研究了衰减正弦时间序列，得出Yule-Walker方程，可以说，Yule和Walker都是开拓自回归模型的先锋。

由于功率没有负值，所以功率谱曲线上的纵坐标也没有负数值，功率谱曲线所覆盖的面积在数值上等于信号的总功率（能量）。

==参考文献==
[[Category:800 語言學總論]]