scipy周期圖和自實現功率譜密度之間的差異

Question

我正在嘗試評估幾個信號的頻域。 為此，我使用了這個答案中給出的 PSD 實現。 作為比較，我使用了signal.periodogram提供的signal.periodogram函數：

from scipy.signal import tukey
import scipy as sp
f, Pxx_den = sp.signal.periodogram(a_gtrend_orig,12,window=tukey( len(a_gtrend_orig) ))

但是，當我將其繪制在自我實現的 PSD 旁邊時，它們看起來明顯不同：

由於使用了相同的窗口函數，並且周期圖函數也應該使用 FFT，這種差異從何而來？

Answer 1

您與之進行比較的示例是繪制每個頻率區間的幅度，即 abs(fft())

周期圖產生一個功率譜密度，這意味着它是每個頻率區間的幅度的平方。

標簽“windowed psd”來自早期編輯，后來更正。