使用功率谱密度测试Parseval定理

时间:2018-11-12 05:53:01

标签: scipy signals signal-processing fft

假设我正在发现像这样的数据的功率谱密度:

x = winter_data.values #measured at frequency 1Hz
f, Sxx = sp.signal.welch(x1, fs=1, window='hanning', nperseg=N, noverlap = N / 2)

我想测试Parseval定理在这些数据集上是否有效。由于welch会返回功率谱密度,所以我们不应该拥有

np.trapz(x**2, dx=1)

len(x1)*np.trapz(Sxx, f)
彼此相等?还是我对功率谱密度的定义不正确? (np.trapz()仅用于计算积分)。我一直认为功率谱密度定义为

S_xx(f)=(1 / T)| X(f)| ^ 2

目前我没有让他们平等。

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