1) power spectrum density / optical receiver front-end
功率谱密度/光接收机前端
2) wavefront power spectral density
波前功率谱密度
1.
The wavefront power spectral density (PSD) is being adopted for specifying the large optical components employed in high power density solid state laser for inertial confinement fusion (ICF).
波前功率谱密度 ( PSD)被用于评价 ICF激光驱动器光学元件在中频区域的波前误差。
2.
The use of Fourier analysis techniques to measure the wavefront power spectral density (PSD) in mid frequency domain is discussed.
波前功率谱密度 (PSD)被用于评价惯性约束聚变激光驱动器光学元件在中频区域的波前误差。
3) photoreceiver front-end
光接收机前端
1.
The Root Mean Square (RMS) power spectral density of equivalent input noise currents from the small-signal model of InP-based PIN/HBT monolithically integrated photoreceiver front-ends is calculated in this paper.
文章研究磷化铟(InP)基异质结双极晶体管(HBT)和PIN光电二极管(PIN-PD)单片集成技术,利用器件的小信号等效电路详细计算了长波长PIN/HBT光电子集成电路(OEIC)光接收机前端等效输入噪声电流均方根(RMS)功率谱密度。
4) spectral power density
光谱功率密度
5) low power optical receiver
低光功率接收机
1.
Concern on low power optical receiving,as well as the definition and evaluation for "low power optical receiver" are discussed in this article.
提出讨论低光功率接收问题应注意的事项以及“低光功率接收机”、“低光功率接收适用机”的定义和评判方法方案;分析低光功率接收造成系统两个方面C/N指标降低的原因和程度,说明解决问题的办法,探索解决问题的途径;对光-电流转换响应度Sλ、光-电压转换响应度S两项参数的不同定义和Sλ与S对系统不同指标的影响原理进行初步分析。
6) wavefront PSD
波前功率谱密度(PSD)
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