⑴ 正弦信号的功率谱密度是什么以及物理意义

正弦信号的功率谱密度，指正弦信号的谱功率分布。在物理学中，信号通常是波的形式表示，例如电磁波、随机振动或者声波。当波的功率频谱密度乘以一个适当的系数后将得到每单位频率波携带的功率，这被称为信号的功率谱密度，那么正弦信号的频谱密度乘以一个适当的系数后将得到每单位频率波携带的功率，这被称为正弦信号的功率谱密度。

上面能量谱密度的定义要求信号的傅里叶变换必须存在，也就是说信号平方可积或者平方可加。一个经常更加有用的替换表示是功率谱密度（PSD），它定义了信号或者时间序列的功率如何随频率分布。这里功率可能是实际物理上的功率，或者更经常便于表示抽象的信号被定义为信号数值的平方，也就是当信号的负载为1欧姆(ohm)时的实际功率。

由于平均值不为零的信号不是平方可积的，所以在这种情况下就没有傅里叶变换。幸运的是维纳-辛钦定理（Wiener-Khinchin theorem）提供了一个简单的替换方法，如果信号可以看作是平稳随机过程，那么功率谱密度就是信号自相关函数的傅里叶变换。

拓展资料

1、正弦信号：是频率成分最为单一的一种信号，因这种信号的波形是数学上的正弦曲线而得名。任何复杂信号——例如音乐信号，都可以通过傅里叶变换分解为许多频率不同、幅度不等的正弦信号的迭加。

2、功率谱（power spectrum）：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。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。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）。

3、功率谱密度（power spectral density，简写PSD）：别名为“谱功率分布”。在物理学中，信号通常是波的形式，例如电磁波、随机振动或者声波。当波的频谱密度乘以一个适当的系数后将得到每单位频率波携带的功率，这被称为信号的功率谱密度（power spectral density, PSD）或者谱功率分布（spectral power distribution, SPD）。功率谱密度的单位通常用每赫兹的瓦特数（W/Hz）表示，或者使用波长而不是频率，即每纳米的瓦特数（W/nm）来表示。




⑵ 求正弦信号x(t)=x0sin(wt+ψ)的均值和平均功率

均值：A*cos (w*t)。

平均功率：(A2/2) coswτ=R（τ）。

答：R(t1,t2)=E[x(t1)x(t2)]=E[Asin(wt1+φ)Asin(wt2+φ)]=(A2/2)E{cos(t2-t1)-cos[w(t2+t1)+2φ]}=(A2/2){cos(t2-t1)+∫02πcos[w(t2+t1)+2φ](1/2π)dφ}=(A2/2)[ cosw(t2-t1)+0]= (A2/2) cosw(t2-t1) 。

令t2-t1=τ , 则R(t1,t2)= (A2/2) coswτ=R（τ）。

红线是A*cos (w*t)，绿线是（0.5*A^2）+(0.5*A^2)*cos(2wt)，蓝线0.5*A^2。

(2)正弦信号的功率扩展阅读

一个正弦信号可表示为x(t) =Asin(ω*t+φ)=Acos(ω*t+φ－π/2) 。式中，A为振幅，ω为角频率（弧度/秒），φ为初始相角（弧度）。正弦信号是周期信号，其周期T为：T=2π/ω=1/f。

均方值(记为E[X2(t)] ，在工程上表示信号的平均功率，其平方根称有效值。随机信号的强度，可以用其均方值来描述。对于平稳的遍历性随机过程，随机信号的均方值用样本函版数平方值的时间平均来表示。

⑶ 正弦信号的功率怎么求

功率=U*I=U^2/R
对于正弦信号，算电压时是幅度的二分之根号2倍，所以功率=U^2/2R