在时域中计算的信号总功率,等于在频域中计算的信号() A、自功率谱积分B、平均功率C、总功率D、互功率谱积分
互相关函数与()是一对傅立叶变换对。 A、相干函数B、自相关函数C、互功率谱密度函数D、自功率谱密度函数
设信号的自相关函数为脉冲函数,则自功率谱密度函数必为()。 A、脉冲函数B、有延时的脉冲函数C、零D、常数
结构的自振频率可采用()进行计算。 A、自功率谱B、傅里叶谱方法C、半功率点法D、自相关函数
求功率谱密度为n0的白噪声通过理想LPF后的自相关函数及噪声功率。
维纳-辛钦关系是指功率信号的自相关函数与功率谱函数互为傅里叶变换关系。()
随机过程的自相关函数与其功率谱密度是傅里叶变换关系。()
平稳随机过程的自相关函数和功率谱密度服从维纳一辛钦关系。()
平稳随机过程的自相关函数与其功率谱密度是一对傅里叶变换。()
概率密度函数是在幅值域、相关函数是在时间域、功率谱密度函数是在（）域上来描述的随机信号。A、时间B、空间C、幅值D、频率
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
随机信号的功率谱密度函数是（）A、收敛的B、发散的C、实偶函数D、实奇函数
信号的功率谱密度函数描述不正确的是（）A、功率谱密度函数从频率角度研究平稳随机过程的方法B、自谱密度函数反应信号幅值的平方C、自谱密度函数可以得出系统的相频特性D、互谱密度函数与互相关函数是一对傅里叶变换对
R1和R2为两个串联电阻，已知R1＝2R2， R1上消耗的功率与R2上消耗的功率之比为（）A、P1：P2=1：2B、P1：P2=2：1C、P1：P2=1：1D、无法判断
设信号x（t）的自功率谱密度函数为常数，则其自相关函数为（）。
功率谱密度函数是在（）域上来描述的随机信号。A、时间B、空间C、幅值D、频率
信号χ（t）的自功率谱密度函数Sx（f）是（），信号χ（t）和y（t）的互谱Sxy（f）是（）Rxy（τ）的傅里叶变换。
概率密度函数在（）域、相关函数是在（）域、功率谱密度函数是在（）域上来描述的随机信号
设信号x（t）的自功率谱密度函数为常数，则其自相关函数为（）。A、常数B、脉冲函数C、正弦函数D、零
信号x（t）的自功率频谱密度函数SX（f）是（）。A、x（t）的傅氏变换B、x（t）的自相关函数RX（t）的傅氏变换C、与x（t的幅值谱Z（f）相等
随机信号的相关函数是在（）域描述其相关性，功率平谱密度函数是在（）域描述其相关性。
多选题识别ARMA模型的核心工具是（ ）。A互相关函数B自相关函数C功率谱密度函数D偏自相关函数
单选题在时域中计算的信号总功率，等于在频域中计算的信号（）。A自功率谱积分B平均功率C总功率D互功率谱积分
单选题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
单选题信号x（t）的自功率频谱密度函数SX（f）是（）。Ax（t）的傅氏变换Bx（t）的自相关函数RX（t）的傅氏变换C与x（t的幅值谱Z（f）相等
单选题信号的功率谱密度函数描述不正确的是（）A功率谱密度函数从频率角度研究平稳随机过程的方法B自谱密度函数反应信号幅值的平方C自谱密度函数可以得出系统的相频特性D互谱密度函数与互相关函数是一对傅里叶变换对