1) power density gain
功率密度增益
1.
The power density gain and equivalent length of cylinder capillary with different lengths and radii are calculated with a simulation program.
计算了圆柱形直导管会聚区域的功率密度增益K和等效距离L_(eq)随导管长度和导管内径的变化值。
2) power gain
功率增益
1.
The power gain is 10dB and a peak power of 200 MW has been achieved in the ring.
目前谐振环已经成功地运行 ,其功率增益为 1 0dB ,峰值功率为 2 0 0MW 。
2.
Focusing on the impedance matching at input and output port of the LNA,linearity,noise figure and power gain.
重点对LNA的输入输出阻抗匹配,线性度,噪声系数,功率增益等参数进行仿真和分析。
3) zero-power-gain
零功率功增益
4) 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
5) specific power
比功率(功率密度)
6) maximum power gain
最大功率增益
1.
Firstly, the optimized excitation about the maximum power gain of antenna arrays is theoretically deduced.
首先对天线阵列获得最大功率增益时的最优激励问题进行了理论推导;然后给出了天线阵列的增益与方向函数;最后以对数周期天线为例,利用Mat lab语言编程计算了不同波束指向上最大功率增益所需的激励,得到了最优激励时阵列的各种电参数。
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