1) spectral amplitude estimation
谱幅度估计
2) Short-time magnitude spectra
短时幅度谱估计
3) amplitude estimation
幅度估计
1.
Due to the spectral leakage, amplitude estimation of sinusoid based on DFT bears significant errors.
针对利用 DFT幅度估计正弦信号幅度因频谱泄漏引起较大误差的问题 ,首先根据 DFT最大谱线的幅度对信号幅度进行粗略估计 ,然后将采样信号分两段再做 DFT,由两个 DFT在最大谱线处的相位得到信号的初始相位 0 的估计值 ,根据 0 估计信号频率与 DFT最大谱线对应的频率的偏差 δ,利用 δ对幅度的粗略估计进行修正 ,得到信号幅度的高精度估计 。
4) local spectral density estimation
局部谱密度估计
1.
It is concluded that HHT has great advantages for local spectral density estimation due to its.
指出利用HHT法来估计局部谱密度在精度和速度方面都有很好的优势,可以作为一种有效的局部谱密度估计方法,这有利于局部谱密度在地震动模型化和结构随机响应分析等方面的应用。
2.
By a detailed comparison of various local spectral density estimation methods, it is shown that wavelet transform is the best tool to estimate the local spectral density of earthquake ground motion regarding its precision and efficiency, and .
从理论上详细比较了小波变换与其它几种局部谱密度估计方法,指出利用小波变换来估计局部谱密度比其它方法精度更高,速度更快,使得方便高效地将局部谱密度应用在地震工程和结构抗震的诸多领域成为可能。
3.
Comparison results show that the orthogonal HHT has great advantages on local spectral density estimation due to its higher precisio.
因此,它是一种高效的局部谱密度估计方法。
5) Spectrum estimation precision
光谱估计精度
6) PSD estimation
能量谱密度估计
补充资料：参数谱估计量
参数谱估计量
spectral estimator, parametric
参数谱估计量[印ectrai es七n.tor，稗r~tric;eneKTpa-肠n朋0”eHKan叩aMeTP“，ecKa，」 一个平稳随机过程(statfonary stochastic Process)的谱密度〔spectml density)f(劝对应于f(只)的某一确定参数模型(即在此假设下，函数f(劝属于一由有限个参数描述的谱密度的特定族)时的估计量.在求参数谱估计量时，观测数据仅用来计算模型的未知参数.于是估计谱密度的问题就化为估计这些参数的统计问题.实际中应用最广的参数谱估计量是最大嫡谱估计量(一一entropys详ctral estimator)，它相应于假定函数【f(劝〕一’是一固定阶数的三角多项式的平方.应用问题中常见的更一般的参数谱估计类是混合自回归滑动平均过程(献ed autoregressivemo-访ng一average Process)模型，即假定f(劝是两个固定阶数的三角多项式的平方之商(见【1]一【3」).
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