再谈PAR, 如果时域上看, PAR=X, 那频域上看, PAR=？

大家同学们好:
   前面已讨论过了PAR, 及其主要受哪些因素影响.
   但讨论主要是针对时域, 或者说从连续一段的时间段上来看, 其幅度的变化, 从而得到PAR的.
   假设, 在某段时间内, 我们得到了I^2+Q^2的统计PAR=x,
   那么, 请问从频谱上看, 该段时间内, PAR是多少呢 ?

   偶主要是不清楚频谱是如何得来的, 是所有这一整段时间数据的DFT呢, 还是实时的DFT呢 ?
   如果是一整段, 那PAR只能=0, 因为它变成频谱后是一个唯一的幅度值.
   如果是实时的, 偶总觉得频谱的幅度应该也会随时间而变化的吧...
   也就是说, PAR是不为0的喽.
   PAR是否=x呢 ?
  
   万分感谢 ！

顶一个喽...
过完节日了

讨论结束, 封贴

当然相等，计算的机制还是在时域上。

偶关心的不是CCDF稳定与否,
假设FFT size足够大, CCDF也稳定的情况下,
偶关心的是, 此时, PAR是否与时域时看到的相等.

我觉得是这样做FFT的，FFTsize越大，决定了CCDF越来越稳定。其实和时域是一样的。时域上，sample数越多越稳定。FFT size决定了你每次做完以后平均功率都是差不多的，峰值功率出现的几率也差不多。

这个同意 :)

你是说, FFT需要多个sample来做, 好比是FIFO, 一个个的sample向左移过去, 我永远取中间一段做FFT, 对吗 ?
为何这样, PAR就稳定了呢 ? 你是说衡定不变吗 ?
是每次FFT变换之后的幅度也会高低不同, 然后将各次的结果取最大和平均, 再相除, 就得到了 PAR ?

个人理解，CCDF是一个统计学上的概率，既然是统计，那么必然要多少个样本。直观上，可以看到在设置频谱仪的CCDF测试时，需要设置多少个sample数，如果你把sample设的很少，必然导致CCDF跳动的很厉害。你说的某段时间内，我个人理解就是多少个sample数。DFT即使是实时的，也是需要多少FFT size的，换句话说，只是把最前面的数跟新再做FFT。你不可能拿着一个IQ去做FFT的，只要这个FFT size足够，那么PAR肯定是稳定的。