1：数字基带，比如二进制单极性非归零码，实际信号是连续时间的，但放到matlab里处理，都是有采样时间的，要用离散时间的知识，DFT。

数字信号处理主要是离散时间，但你知道的知识都是连续时间的，傅里叶级数（周期信号的频谱），傅里叶变换（能量信号的能量谱密度）。

对于周期信号，能量无限，功率有限，所以对特定频率，有特定的功率。但能量信号，能量谱密度是连续的，能量有限，对每个频率上的功率非常低，所以用密度来表示，1Hz频率内的功率，功率也用dB表示。

2：

功率谱密度(PSD,Power Spectral density)的学习记录（https://zhuanlan.zhihu.com/p/591395163）

armonyOS_Regular, "Helvetica Neue", "Microsoft YaHei", sans-serif; -webkit-font-smoothing: antialiased; line-height: 28px; overflow: hidden; text-overflow: ellipsis; background-color: rgb(255, 255, 255);">NO.31 十分钟搞定频谱/功率谱/功率谱密度（https://www.bilibili.com/video/BV15V4y1x7ge/?vd_source=fcdc70b93b065dd552e7b845d983c838）

频谱的计算方法固定，计算结果固定；功率谱密度无法精确获得，只能进行谱估计，求解方法不唯一，结果也不唯一。

Simulink里的spectrum analyzer只能分析功率谱和功率谱密度，不能分析频谱。

主要理解的是周期图法。相比功率谱，功率谱密度就是再除以采样频率。

matlab里主要使用的是welch法。P.O.韦尔奇提出一种把加窗处理与平均处理结合起来的方法。先把分段的数据乘以窗函数（进行加窗处理），分别计算其周期图，然后进行平均。（功率谱估计：BT ，周期图，Bartlett ，AR ，MVDR，APES，MUSIC： https://zhuanlan.zhihu.com/p/132635425）

下面这个simulink仿真的例子，Bernoulli Binary Generator里生成1Hz的二进制单极性非归零码（随机信号），Zero-Order Hold里用1ms去采样（采样率就是1KHz，可以再小一点），RBW设置成0.001，连续谱的频率间隔越小越好，但更新点就会更多，1.5*采样率/RBW=1500000。这么多点，仿真时间要设置大于1500s才可以，这里设置成1600s。

Fstart和Fstop经常报错，说你设置的不对（超了频宽），其实就是采样率的一半就可以了。

Type设置成power比设置成power density要大30dB，就是多了10*log(采样率)。