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1)  the biotissue random medium model
生物组织离散随机介质模型
2)  Discrete random medium
离散随机介质
3)  random media model
随机介质模型
1.
Analysis of reservoir heterogeneity based on random media models;
基于随机介质模型的储层非均质性分析
4)  random medium model
随机介质模型
1.
The random medium model and valid statistical characteristics of elastic wave field;
随机介质模型波场的有效统计特征
2.
The characteristic frequency of the elastic random medium models;
弹性随机介质模型的特征频率
5)  stochastic medium model
随机介质模型
1.
In application of the stochastic medium theory and the basic principles of soil mechanics a stochastic medium model is set up to predict distributions of ground subsidence and deformation due to single well water drawing.
本文视抽水引起的地面沉陷为一随机过程,应用随机介质理论和土力学基本原理,建立了随机介质模型,对抽水地面沉陷及变形分布进行了分析预测,计算实例表明该模型是有效的。
6)  stochastic and discrete model
离散随机模型
补充资料:离散随机信号处理
离散随机信号处理
discrete random signal processing

   利用数字运算,对离散随机信号进行各种滤波处理、离散变换和谱分析。随机信号是一种非确定性的信号,如热噪声信号发生器输出的电信号,飞行器起飞时的结构振动,以及起伏海面的波动高度等。它们的共同特点是无法预测其未来瞬间的精确值。处理的目的是便于从中提取有用的信息,削弱信号中的多余信息量,便于估计信号的特征参数,或变换成易于分析和识别的形式等。
   随机信号处理的主要理论基础是信号检测理论、估计理论和随机过程理论。根据理论分析,随机信号的不同样本函数在同一时刻的值往往是不确定的,因而只能用样本函数集的统计平均来描述,如用均值、均方值、方差、概率密度函数、相关函数和功率谱密度函数来描述随机过程的特性。但是,在大多数情况下,被处理的随机信号是具有各态历经的平稳随机过程,它的样本函数集平均可以用某一样本函数的时间平均来确定,这给随机信号的分析和处理带来很大方便。虽然平稳随机信号本身是不确定的,但它的相关函数是确定的,可以利用快速变换算法来计算。相关函数的傅里叶变换或Z变换表示随机信号的功率谱密度函数,简称为功率谱。功率谱是描述随机信号基本特征的重要参数,而功率谱估值是按照实际观测的有限数据估计得到的,它必然与真实的功率谱值有差别。为了减小谱分析偏差和提高谱分辨率,产生了多种谱估计方法。
   在非平稳随机信号处理中,非平稳随机过程的特征函数一般是随时间而变化的,不能再用时间平均代替集平均,只能用组成过程的样本函数集的瞬时平均来描述其特性。因而求得的功率谱是随时间变化的谱。这种时变功率谱的计算方法仍在研究中。卡尔曼滤波和最大熵法是处理非平稳随机信号的有用方法。
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参考词条