MATLAB中PSD与Welch方法的对比改进与应用

本文主要探讨了MATLAB中内置的两种功率谱密度计算函数，即PSD（power spectral density，功率谱密度）函数和PWELCH函数在实际应用中的差异，以及它们各自存在的局限性。PSD函数在计算时，由于MATLAB的实现原理，实际上是计算了采样信号的双边谱，而非工程上通常使用的单边谱，这导致了与PWELCH函数计算结果的显著区别。PWELCH函数的一个缺点是它不支持对分段信号数据进行预处理，这意味着对于非连续或不连续的数据，其结果可能并不准确。 作者首先从功率谱密度估计的理论出发，深入剖析了这两个函数的工作原理。通过对MATLAB源代码的详细分析，他们揭示了PSD函数的这一核心问题。为了克服这些不足，文中提出了一种改进方法，对PSD函数的计算策略进行了调整，使之更符合工程单边功率谱密度的要求。同时，针对PWELCH函数的局限，他们也提供了解决方案，特别是在处理分段信号数据时。 改进后的PSD和PWELCH函数在实际应用中的效果通过比较验证，证明了其有效性和实用性。这种改进有助于提高在信号处理领域，尤其是在随机振动工程中的功率谱密度估计精度。文章的关键词包括信号处理、功率谱密度、MATLAB软件、PSD函数、PWELCH函数以及工程随机振动，体现了研究的专业性和针对性。 这篇文章不仅提供了对MATLAB中PSD和PWELCH函数的理解和修正，还为工程师们在处理实际信号数据时如何选择合适的工具提供了有价值的参考。通过本文的研究，读者可以更好地理解和使用这两种函数，从而提高数据处理的准确性和效率。