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1)  logarithmic power spectrum
对数功率谱
1.
As for nonwhite noise problem of reflection coefficient, we may employ logarithmic power spectrum to estimate the autocorrelation function of seismic wavelet, then obtain seismic wavelet and deconvolution opera.
当地震子波为非最小相位时,可利用指数加权方法使之小相位化;对于反射系数非白噪声问题,本文提出利用对数功率谱来估算地震子波的自相关函数进而求取地震子波以及反褶积算子的方法;对于理想的期望子波,本文采用“宽带雷克子波”作为期望输出子波。
2)  log-power spectrum simulation
对数功率谱模拟
3)  Power spectrum of the log-intensity
对数光强功率谱
4)  logarithm power spectrum related function
对数功率谱相关函数
5)  spectrum exponent
功率谱指数
1.
The power spectrum exponent analysis indicates that there are three differ- ent intervals where the static water heights have the effect on vibration energy.
信号的功率谱指数分析表明,静态液位对振动能量的影响存在于3个区间,分别为0。
6)  spectrum dimension
功率谱维数
1.
In this paper,different fractal characteristics of leakage current(LC) are calculated,including box dimension, spectrum dimension and wavelet-fractal dimension.
为此,以分形理论为基础研究了高压污秽绝缘子泄漏电流的盒维数、功率谱维数和小波分维数。
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.
  

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