1) stochastic continuous signal
随机连续信号
1.
The modeling problem for stochastic continuous signals, described by stochastic differential equations, is discussed.
讨论由随机微分方程描述的随机连续信号的辨识建模问题。
2) consecutive non-stationary random signals
连续非平稳随机信号
1.
Then, based on the method of data-adaptive evolutionary spectral estimation of Wold-Cramer evolutionary spectral, we give a new method to estimate the evolutionary spectral of consecutive non-stationary random signals.
本文首先阐述了Priestly进化谱理论,得到了Priestly进化谱密度的一个易于计算的表达式,然后基于对Wold-Cra-mer进化谱的数据——自适应进化谱估计法,给出了连续非平稳随机信号进化谱估计法。
3) stochastic continuity
随机连续
4) continuous and stochastic
连续随机
1.
Amelioration of inventory modal with continuous and stochastic demands;
需求连续随机的库存模型改进
5) continuous signal
连续信号
1.
Frequency spectrum analysis of continuous signal by function-fitting method;
函数拟合连续信号的频谱分析
2.
Digital spectrum analysis of continuous signal based on MATLAB;
基于MATLAB的连续信号数字谱分析
6) random signal
随机信号
1.
The random signal generator of imitated nuclear radiation pulse;
仿核脉冲的随机信号发生器研究
2.
Design of pseudo random signal generator;
一种伪随机信号发生器的研制
3.
A DSP based system for generating random signal with specified power spectrum;
一种基于DSP的任意功率谱随机信号产生器
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