定義：對於具有連續頻譜和有限平均功率的訊號或噪聲，表示其頻譜分量的單位頻寬功率的頻率函式。 應用學科：通訊科技（一級學科）；通訊原理與基本技術（二級學科）
在物理學中，訊號通常是波的形式，例如電磁波、隨機振動或者聲波。當波的頻譜密度乘以一個適當的係數後將得到每單位頻率波攜帶的功率，這被稱為訊號的功率譜密度（power spectral density, PSD）或者譜功率分佈（spectral power distribution, SPD）。功率譜密度的單位通常用每赫茲的瓦特數（W/Hz）表示，或者使用波長而不是頻率，即每奈米的瓦特數（W/nm）來表示。
上面能量譜密度的定義要求訊號的傅立葉變換必須存在，也就是說訊號平方可積或者平方可加。一個經常更加有用的替換表示是功率譜密度（PSD），它定義了訊號或者時間序列的功率如何隨頻率分佈。這裡功率可能是實際物理上的功率，或者更經常便於表示抽象的訊號被定義為訊號數值的平方，也就是當訊號的負載為1歐姆(ohm)時的實際功率。此瞬時功率（平均功率的中間值）可表示為：
由於平均值不為零的訊號不是平方可積的，所以在這種情況下就沒有傅立葉變換。幸運的是維納-辛欽定理（Wiener-Khinchin theorem）提供了一個簡單的替換方法，如果訊號可以看作是平穩隨機過程，那麼功率譜密度就是訊號自相關函式的傅立葉變換。
換算方法：
訊號的功率譜密度當且僅當訊號是廣義的平穩過程的時候才存在。如果訊號不是平穩過程，那麼自相關函式一定是兩個變數的函式，這樣就不存在功率譜密度，但是可以使用類似的技術估計時變譜密度。
f(t) 的譜密度和 f(t) 的自相關組成一個傅立葉變換對（對於功率譜密度和能量譜密度來說，使用著不同的自相關函式定義）。 通常使用傅立葉變換技術估計譜密度，但是也可以使用如Welch法（Welch"s method）和最大熵這樣的技術。 傅立葉分析的結果之一就是Parseval定理（Parseval"s theorem），這個定理表明能量譜密度曲線下的面積等於訊號幅度平方下的面積。 另外的一個結論是功率譜密度下總的功率與對應的總的平均訊號功率相等，它是逐漸趨近於零的自相關函式。
定義：對於具有連續頻譜和有限平均功率的訊號或噪聲，表示其頻譜分量的單位頻寬功率的頻率函式。 應用學科：通訊科技（一級學科）；通訊原理與基本技術（二級學科）
在物理學中，訊號通常是波的形式，例如電磁波、隨機振動或者聲波。當波的頻譜密度乘以一個適當的係數後將得到每單位頻率波攜帶的功率，這被稱為訊號的功率譜密度（power spectral density, PSD）或者譜功率分佈（spectral power distribution, SPD）。功率譜密度的單位通常用每赫茲的瓦特數（W/Hz）表示，或者使用波長而不是頻率，即每奈米的瓦特數（W/nm）來表示。
上面能量譜密度的定義要求訊號的傅立葉變換必須存在，也就是說訊號平方可積或者平方可加。一個經常更加有用的替換表示是功率譜密度（PSD），它定義了訊號或者時間序列的功率如何隨頻率分佈。這裡功率可能是實際物理上的功率，或者更經常便於表示抽象的訊號被定義為訊號數值的平方，也就是當訊號的負載為1歐姆(ohm)時的實際功率。此瞬時功率（平均功率的中間值）可表示為：
由於平均值不為零的訊號不是平方可積的，所以在這種情況下就沒有傅立葉變換。幸運的是維納-辛欽定理（Wiener-Khinchin theorem）提供了一個簡單的替換方法，如果訊號可以看作是平穩隨機過程，那麼功率譜密度就是訊號自相關函式的傅立葉變換。
換算方法：
訊號的功率譜密度當且僅當訊號是廣義的平穩過程的時候才存在。如果訊號不是平穩過程，那麼自相關函式一定是兩個變數的函式，這樣就不存在功率譜密度，但是可以使用類似的技術估計時變譜密度。
f(t) 的譜密度和 f(t) 的自相關組成一個傅立葉變換對（對於功率譜密度和能量譜密度來說，使用著不同的自相關函式定義）。 通常使用傅立葉變換技術估計譜密度，但是也可以使用如Welch法（Welch"s method）和最大熵這樣的技術。 傅立葉分析的結果之一就是Parseval定理（Parseval"s theorem），這個定理表明能量譜密度曲線下的面積等於訊號幅度平方下的面積。 另外的一個結論是功率譜密度下總的功率與對應的總的平均訊號功率相等，它是逐漸趨近於零的自相關函式。