关于功率计算单位

信号能量、功率、功率谱密度、自相关函数公式总结 已知时域求能量与功率 若 x(t) 为能量讯号,其总能量: 若 x(t) 为功率信号,其平均功率: 若 x(t) 为周期信号且基本周期为 ,其平均功率: 已知频域求能量 (1)由时域求能量: (2)根据傅立叶逆转换公式 (3)将(2)代入(1) (4)故信号的能量(帕斯瓦尔定理) 能量谱密度 能量信号自相关函数 信号 x(t) 的自相关函数 x(t)的自相关函数取傅立叶转换可得x...... 阅读详情
功率单位计算
功率单位 与P(瓦特)换算公式:
dBm=30+10lgP (P:瓦 )
首先, DB 是一个纯计数单位:dB = 10lgX。dB的意义其实再简单不过了,就是把一个很大(后面跟一长串0的)或者很小(前面有一长串0的)的数比较简短地表示出来。如:
X = 1000000000000000(多少个了?)= 10logX = 150 dB
X = 0.000000000000001 = 10logX = -150 dB
  dBm 定义的是 miliwatt。 0 dBm = 10lg1 mw;
  dBw 定义 watt。 0 dBw = 10log1 W = 10lg1000 mw = 30 dBm。
  DB在缺省情况下总是定义功率单位,以 10log 为计。当然某些情况下可以用信号强度(Amplitude)来描述功和功率,这时候就用 20log 为计。不管是控制领域还是信号处理领域都是这样。比如有时候大家可以看到 dBmV 的表达。
  在dB,dBm计算中,要注意基本概念。比如前面说的 0dBw = 10log1W = 10lg1000mw = 30dBm;又比如,用一个dBm 减另外一个dBm时,得到的结果是dB。如:30dBm - 0dBm = 30dB。
  一般来讲,在工程中,dB和dB之间只有加减,没有乘除。而用得最多的是减法:dBm 减 dBm 实际上是两个功率相除,信号功率和噪声功率相除就是信噪比(SNR)。dBm 加 dBm 实际上是两个功率相乘,这个已经不多见(我只知道在功率谱卷积计算中有这样的应用)。dBm 乘 dBm 是什么,1mW 的 1mW 次方?除了同学们老给我写这样几乎可以和歌德巴赫猜想并驾齐驱的表达式外,我活了这么多年也没见过哪个工程领域玩这个。

1、dBm
dBm是一个考征功率绝对值的值,计算公式为:10lgP(功率值/1mw)。
[例1] 如果发射功率P为1mw,折算为dBm后为0dBm。

[例2] 对于40W的功率,按dBm单位进行折算后的值应为:
10lg(40W/1mw)=10lg(40000)=10lg4+10lg10000=46dBm。
 
2、dBi 和dBd
dBi和dBd是考征增益的值(功率增益),两者都是一个相对值,但参考基准不一样。
dBi的参考基准为全方向性天线,dBd的参考基准为偶极子,所以两者略有不同。一般认为,表示同一个增益,用dBi表示出来比用dBd表示出来要大2. 15。

[例3] 对于一面增益为16dBd的天线,其增益折算成单位为dBi时,则为18.15dBi
(一般忽略小数位,为18dBi)。

[例4] 0dBd=2.15dBi。

[例5] GSM900天线增益可以为13dBd(15dBi),GSM1800天线增益可以为
15dBd(17dBi)。

3、dB
dB是一个表征相对值的值,当考虑甲的功率相比于乙功率大或小多少个dB时,
按下面计算公式:10lg(甲功率/乙功率)

[例6] 甲功率比乙功率大一倍,那么10lg(甲功率/乙功率)=10lg2=3dB。
也就是说,甲的功率比乙的功率大3 dB。

[例7] 7/8 英寸GSM900馈线的100米传输损耗约为3.9dB。

[例8] 如果甲的功率为46dBm,乙的功率为40dBm,则可以说,甲比乙大6 dB。

[例9] 如果甲天线为12dBd,乙天线为14dBd,可以说甲比乙小2 dB。

4、dBc
有时也会看到dBc,它也是一个表示功率相对值的单位,与dB的计算方法完全一样。一般来说,dBc 是相对于载波(Carrier)功率而言,在许多情况下,用来度量与
载波功率的相对值,如用来度量干扰(同频干扰、互调干扰、交调干扰、带外干扰等)以及耦合、杂散等的相对量值。在采用dBc的地方,原则上也可以使用dB替代。

经验算法:
有个简便公式:0dbm=0.001w 左边加10=右边乘10
所以0+10DBM=0.001*10W 即10DBM=0.01W
故得20DBM=0.1W 30DBM=1W 40DBM=10W
还有左边加3=右边乘2,如40+3DBM=10*2W,即43DBM=20W,这些是经验公式,蛮好用的。
所以-50DBM=0DBM-10-10-10-10-10=1mw/10/10/10/10/10=0.00001mw。

在有线电视技术中我们常常遇到几个信号参数的量值,这几个量值是对数单位---分贝(db)。用分贝表示是为了便于表达、叙述和运算(变乘除为加减)。
  分贝是表征两个功率电平比值的单位,如A="10lgP2"/P1=20lgU2/U1=20lgI2/I1。分贝制单位在电磁场强计量测试中的用法有如下三种:
  1、表示信号传输系统任意两点间的功率(或电压)的相对大小。如一个CATV放大器,当其输入电平为70dbμV时,其输出电平为100dbμV,也就是说放大器的输出相对于输入来说相差30db,这30db是放大器的增益。
  2、在指定参考电平时可用分贝表示电压或电场强的绝对值,此参考电平通称为0db。如定义1μV="0db"μV、1mW="0dbm"、1mV="0dbmV"。例如,现有一个信号A其电平为3dbμV,换算成电压的表示方式为:3=20lgA/1μV、A="2"μV,即这个3dbμV的信号电压为2μV。
  3、用分贝表示电压或场强的误差大小,如30±3db。
  我们在看到相关的技术资料时候,经常遇到dB和dBm的概念。dB,就是分贝,是一个以十为底的对数概念。注意,分贝只用来评价一个物理量和另一个物理量之间的比例关系,它本身并没有物理量纲。两个量之间的比例每增加10倍,则它们的差可以表示为10个分贝。
  比如说:A="100",B="10",C="5",D="1"则
A/D=20dB;B/D="10dB";C/D="7dB";B/C=3dB。
也就是说,两个量差10分贝就是差10倍,差20分贝就是差100倍,依此类推。通常还需要记住差3分贝就是两个量之间差2倍。
dBm是分贝毫瓦的意思。就是说,固定1毫瓦的功率为0dBm,用以确定系统的功率。比如我们常见的读卡器的数据功率大多是27dBm和30dBm。27dBm就是500毫瓦;30dBm就是1000毫瓦(1瓦)。别看只差3dBm,实际功率差两倍!

什么是dBi、dBd、dB、dBm、dBc
问:请问dBi、dBd、dB、dBm、dBc之间的区别。
答:它们都是功率增益的单位,不同之处如下:
dBi和dBd是功率增益的单位,两者都是相对值,但参考基准不一样。dBi的参考基准为全方向性天线;dBd的参考基准为偶极子。一般认为dBi和dBd表示同一个增益,用dBi表示的值比用dBd表示的要大2.15 dBi。例如:对于一增益为16 dBd的天线,其增益折算成单位为dBi时,则为18.15dBi,一般忽略小数位,为18dBi。
dB也是功率增益的单位,表示一个相对值。当计算A的功率相比于B大或小多少个dB时,可按公式10 lg A/B计算。例如:A功率比B功率大一倍,那么10 lg A/B = 10 lg 2 = 3dB。也就是说,A的功率比B的功率大3dB;如果A的功率为46dBm,B的功率为40dBm,则可以说,A比B大6dB;如果A天线为12dBd,B天线为14dBd,可以说A比B小2dB。
dBm是一个表示功率绝对值的单位,计算公式为:10lg功率值/1mW。例如:如果发射功率为1mW,按dBm单位进行折算后的值应为:10 lg 1mW/1mW = 0dBm;对于40W的功率,则10 lg(40W/1mW)=46dBm。
dBc也是一个表示功率相对值的单位,与dB的计算方法完全一样。一般来说,dBc相对于载波(Carrier)功率而言。在许多情况下,用来度量载波功率的相对值,如度量干扰(同频干扰、互调干扰、交调干扰、带外干扰等)以及耦合、杂散等的相对量值。在采用dBc的地方,原则上也可以使用dB替代。

实用资料——关于天线增益及其考量
  在无线通讯的实际应用中,为有效提高通讯效果,减少天线输入功率,天线会做成各种带有辐射方向性的结构以集中辐射功率,由此就引申出“天线增益”的概念。简单说,天线增益就是指一个天线把输入的射频功率集中辐射的程度,显然,天线的增益与其方向图的关系很大,主瓣越窄、副瓣越小的天线其增益就越高,而不同结构的天线,其方向图的差别是很大的。
  在通讯技术领域,与其它考量功率、电平等参数的量值同样,天线增益也采用相对比较并取对数的简化法来表示,具体计算方法为:在某一方向向某一位置产生相同辐射场强的时,对无损耗理想基准天线的输入功率与待考量天线的输入功率的比值取对数后乘以10 (G=10lg(基准Pin/考量Pin)),即称为该天线在该点方向的增益。常用衡量天线增益的单位是dBi和dBd。对于dBi,其基准为理想的点源天线,即一个真正意义上的“点”来作天线增益的对比基准。理想点源天线的辐射是全向的,其方向图是个理想的球,同一球面上所有点的电磁波辐射强度均相同;对于dBd,其基准则为理想的偶极子天线。因偶极子天线是带有方向性的,故二者有个固定的恒差2.15即0dBd="2".15dBi。
  需要说明的是,通常所说的“全向天线”不是严格的说法,全向天线应指在三维立体空间的全向,但工程界也往往把某个平面内方向图为圆周的天线称为全向天线,如鞭状天线,它在径向的主瓣是圆,但仍有轴向的副瓣。

  常见天线的增益:鞭状天线6-9dBi,GSM基站用八木天线15-17dBi,抛物面定向天线则很容易做到24dBi。


地址:http://itbbs.pconline.com.cn/network/11115558.html

增益dB与放大倍数K的转换关系,以及-3dB带宽定义-放大器增益 1.放大器增益的单位:分贝(dB)放大器输出与输入的比值为放大倍数,单位“倍”,如10倍放大器,100倍放大器。当改用“分贝”做单位时,放大倍数就称之为增益,这是一个概念的两种称呼。2.电学中的分贝定义的是信号放大倍数的对数,在对电压(电流)与功率放大倍数的定义是不同的;1.电压(电流)放大倍数分贝数定义:,其中K为放大倍数的分贝数,Vo为放大信号输出,Vi为信号输入;2.功率放大倍数分贝数定义:,其中K为放大倍数的分贝数,Po为放大信号输出,Pi为信号输入; 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

PSD的单位及计算方法[转]

功率谱密度(PSD)的国际单位 功率谱密度(PSD),单位为:unit^2/Hz代表单位频率上信号的能量,所以是密度谱,幅值代表频段内的有效值平方。 如果是加速度功率谱密度,加速度的单位是m/s^2,那么,加速度功率谱密度的单位就是(m/s^2)^2/Hz,而Hz的单位是1/s,经过换算得到加速度功率谱密度的单位是m^2/s^3. 同理,如果是位移功率谱密度,它的单位就是m^2*s...

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上文我们讲解了电阻率的概念和它在日常生活中的应用,那么今天我们主要来详细讲解一下关于电功率的单位和计算公式,方便我们快速计算相关数据。上文我们讲过,电阻率和电阻是不同的概念,它表示的是物质的电阻系数,用ρ表示。【电阻率的单位】国际制单位:欧姆·米。 符号:Ω·m 或者ohmm。常用的单位:欧姆·厘米。符号:Ω·cm;欧姆·毫米。符号:Ω·mm这里要注意:电阻率的国际制单位以前用Ω·mm2/m表示。...

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嵌入式测试学习第2天:欧姆定律 + 功率计算 + 电路单位换算

电压U、电流I、电阻R,三者有固定数学关系,这个关系就是欧姆定律。电压 = 电流 × 电阻;电压不变,电阻越大电流越小。电路耗电、发热、做功的快慢设备功耗大小、耗电多少、发热大不大,全看功率。电压不变,电阻越大,电流越小;电阻越小,电流越大。P=U×I,功率代表耗电和发热大小。所有电路单位都是千进制:V/mA/Ω/kΩ 都是×1000换算。嵌入式测试常用:3.3V、5V、mA级电流、kΩ级电阻。

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怎么样计算机械功率,电功率与机械功率的换算公式

如何计算微型直流电机的功率呢?在微型直流电机中,电功率(P el)转换为机械功率(P mech)。除摩擦损耗外,还有以焦耳/秒为单位的功率损耗(无芯微型直流电机中的铁损耗可忽略不计)。计算公式:P el = P mech + P j loss从物理上讲,功率定义为完成工作的速率。对于线性运动,功率是力的乘积乘以每单位时间的距离。对于旋转运动,功率的类似计算是转矩乘以每单位时间的旋转距离的乘积。公式...

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物联网研究室BBC的博客 5970

天线接收功率计算公式_无线信号功率计算公式

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weixin_36483050的博客 6174
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