1) wind power density
风功率密度
1.
The article adopting the method of measuring wind energy resource of wind power station wind farm and the method of evaluating the wind energy resource of wind power station wind farm,analysed the circumstances of 1975—2004 wind energy and wind power density change in Pinglu,provide the the theory basis for exploit the wind energy resource of wind power in Shanxi northern territory.
采用风电场风能资源测量方法和风电场风能资源评估方法,对山西省朔州市平鲁区1975—2004年的平均风速、风功率密度逐月变化情况进行综合分析,为开发利用山西省北部地区的风能资源提供理论依据。
2) Available Wind Power Density
有功风功率密度
1.
TWO NEW CONCEPTS ON WIND ENERGY ASSESSMENT IN WIND FARM——Equivalent Wind Speed,Available Wind Power Density;
风电场风能资源评价两个新参数——相当风速、有功风功率密度
3) low power density wind utilization
低功率密度风能
4) power spectral density of the wind speed
风速功率谱密度
1.
In this paper, the power spectral density of the wind speed which varies with height is given according to the field measurement of typhoon in Shanghai area.
文章根据上海地区台风的实测资料，提出了沿高度变化的风速功率谱密度，并应用随机振动理论，计算了上海电视塔在台风作用下的风致响应，取得了与实测值较为符合的结果。
5) power spectrum density of typhoon
台风功率谱密度
6) Power density
功率密度
1.
Analysis and optimization of Stirling engine based on power density method;
基于功率密度法分析及优化斯特林热机
2.
Power density analysis of an endoreversible closed intercooled regenerated Brayton cycle coupled to variable-temperature heat reservoirs;
变温热源内可逆中冷回热布雷顿循环功率密度分析
3.
Power density performance of a regenerated Brayton cycle coupled to variable-temperature heat reservoirs;
变温热源回热式布雷顿循环的功率密度特性
补充资料：功率谱密度估计
随机信号的功率谱密度用来描述信号的能量特征随频率的变化关系。功率谱密度简称为功率谱，是自相关函数的傅里叶变换。对功率谱密度的估计又称功率谱估计。平稳随机信号x(t)的（自）功率谱Sxx(ω)定义为
(1)
式中rxx(τ)为平稳随机信号的自相关函数。
对于离散情况，功率谱表示为
(2)
式中T为离散随机信号的抽样间隔时间。
当利用随机信号的 N个抽样值来计算其自相关估值时，即可得到功率谱估计为
(3)
可见，随机信号的功率谱与自相关函数互为傅里叶变换的关系，这两个函数分别从频率域和时间域来表征随机信号的基本特征。按上式计算功率谱估值，其运算量往往很大，通常采用快速傅里叶变换算法，以减少运算次数。
计算信号功率谱的方法可以分为两类：一为线性估计方法，有自相关估计、自协方差法及周期图法等。另一类为非线性估计方法，有最大似然法、最大熵法等。线性估计方法是有偏的谱估计方法，谱分辨率随数据长度的增加而提高。非线性估计方法大多是无偏的谱估计方法，可以获得高的谱分辨率。
参考书目
何振亚：《数字信号处理的理论与应用》，人民邮电出版社，北京，1983。
A. V. Oppenheim, R. W. Schafer, Digital Signal Processing Prentice-Hall, Inc., Englewood Cliffs,New Jersey,1975.
(1)
式中rxx(τ)为平稳随机信号的自相关函数。
对于离散情况，功率谱表示为
(2)
式中T为离散随机信号的抽样间隔时间。
当利用随机信号的 N个抽样值来计算其自相关估值时，即可得到功率谱估计为
(3)
可见，随机信号的功率谱与自相关函数互为傅里叶变换的关系，这两个函数分别从频率域和时间域来表征随机信号的基本特征。按上式计算功率谱估值，其运算量往往很大，通常采用快速傅里叶变换算法，以减少运算次数。
计算信号功率谱的方法可以分为两类：一为线性估计方法，有自相关估计、自协方差法及周期图法等。另一类为非线性估计方法，有最大似然法、最大熵法等。线性估计方法是有偏的谱估计方法，谱分辨率随数据长度的增加而提高。非线性估计方法大多是无偏的谱估计方法，可以获得高的谱分辨率。
参考书目
何振亚：《数字信号处理的理论与应用》，人民邮电出版社，北京，1983。
A. V. Oppenheim, R. W. Schafer, Digital Signal Processing Prentice-Hall, Inc., Englewood Cliffs,New Jersey,1975.
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条