說明：
以下內容爲ilovematlab的一個帖子中看到的，覺得總結的的不錯，摘抄過來，供自己學習使用。
原貼內容: http://www.ilovematlab.cn/thread-59497-1-1.html
關於譜能量，有這樣一種解釋，你可以試着去算一算
信號可以分成能量信號與功率信號，非週期能量信號具有能量譜密度，是傅立葉變換的平方，功率信號具有功率譜密度，其與自相關函數是一對傅立葉變換對，等於傅立葉變換的平方/區間長度。不能混淆。能量信號是沒有功率譜的。
胡廣書老師的書上找到這麼一段話，“隨機信號在時間上是無限的，在樣本上也是無窮多，因此隨機信號的能量是無限的，它應是功率信號。功率信號不滿足付裏葉變換的絕對可積的條件，因此其付裏葉變換是不存在的。如確定性的正弦函數的付裏葉變換是不存在，只有引入了衝激函數才求得其付裏葉變換。因此，對隨機信號的頻譜分析，不再簡單的是頻譜，而是功率譜。”
對於確定性信號而言，裏面存在能量信號，是沒有功率譜密度的，也存在功率信號，是有功率譜密度的。所以信號的頻譜與是否是確定性信號沒有必然聯繫。
以下論點來源於研學論壇：
頻譜是信號的傅立葉變換。它描述了信號在各個頻率上的分佈大小。頻譜的平方(當能量有限，平均功率爲0時稱爲能量譜)描述了信號能量在各個頻率上的分佈大小。
計算過程中，都是通過樣本數據的快速傅立葉變換來計算。但不同的是，信號的頻譜是複數，包含幅頻響應和相頻響應，重複計算時的結果基本相同。 而隨機信號的功率譜也可以對數據進行FFT，但必須計算模值的平方，因爲功率譜是實數。而且換一組樣本後，計算的結果略有不同，因爲隨機信號的樣本取值不同。要得到真實的功率譜必須進行多次平均，次數越多越好。
根據parseval定理，信號傅氏變換模平方被定義爲能量譜，即單位頻率範圍內包含的信號能量。自然，能量跟功率有一個時間平均的關係，所以，能量譜密度在時間上平均就得到了功率譜。