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设信号的自相关函数为脉冲函数，则自功率普密度函数必为（）.

发布日期：2020-04-11

设信号的自相关函数为脉冲函数，则自功率普密度函数必为（）.
A

脉冲函数

B

有延时的脉冲函数

C

零

D

常数

试题解析

自相关函数

自相关函数（Autocorrelation Function）在不同的领域，定义不完全等效。在某些领域，自相关函数等同于自协方差(autocovariance)。自相关（英语：Autocorrelation），也叫序列相关，是一个信号于其自身在不同时间点的互相关。非正式地来说，它就是两次观察之间的相似度对它们之间的时间差的函数。它是找出重复模式（如被噪声掩盖的周期信号），或识别隐含在信号谐波频率中消失的基频的数学工具。它常用于信号处理中，用来分析函数或一系列值，如时域信号。

中文名
自相关函数
属性
函数
等同于
自协方差
外文名
Autocorrelation Function
相关
统计学
应用学科
数学

密度函数

在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。

中文名
密度函数
别名
概率密度函数
属性
描述随机变量的输出值
外文名
density function
学科
概率论
相关名词
分布函数

脉冲函数

脉冲函数也称δ函数，是英国物理学家狄拉克(Dirac)在20世纪20年代引入的，用于描述瞬间或空间几何点上的物理量。例如，瞬时的冲击力、脉冲电流或电压等急速变化的物理量，以及质点的质量分布、点电荷的电量分布等在空间或时间上高度集中的物理量。

中文名
脉冲函数
别名
δ函数
提出时间
20世纪20年代
外文名
impulse function
提出人
英国物理学家狄拉克(Dirac)

标签： 信号 相关 函数 脉冲 函数

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