1) noise power density spectrum
噪声功率密度谱
1.
Based on quantum theory of light, the noise power density spectrum and its timespectrum formula of the intensity fluctuation of a two-mode laser are derived.
采用光场的量子理论导出了自由运转双模激光场强度起伏的噪声功率密度谱及其时谱公式，重点分析讨论了双模激光场的量子统计特性及其拍频噪声的时谱特性和频率调谐特性。
2) power spectrum density phase noise
功率谱密度相位噪声
3) noise spectral power density
噪声功率频谱密度
4) noise power spectrum
噪声功率谱
1.
We individually test their modulation transfer function(MTF),noise power spectrum(NPS),noise equivalent number of quanta(NEQ)and detective quantum efficiency(DQE).
我们对我院现有的德国西门子公司NEUOSTARPLUS血管造影系统和北京万东医疗装备股份有限公司CGO -2100C血管造影系统的调制传递函数 (MTF) ,噪声功率谱 (NPS) ,噪声等价量子数 (NEQ )和检测量子效率 (DQE)分别进行了测试。
2.
In this paper the screening methods widely used in optoelectronic coupled devices (OCD) are analyzed,and a new screening method by use of measuring noise power spectrum of OCD is proposed.
本文针对目前用于光电耦合器件筛选方法的不足，提出了用测量光电耦合器件噪声功率谱的方法来筛选掉噪声值大的器件，给出一批光电耦合器件的测量统计结果及在不同工作点时的噪声功率谱，并给出相应的筛选标准。
3.
The system function block diagram and software design were introduced,which can measure the noise power spectrum in frequency-domain,and show the time waveform,also perform the time-domain analysis.
介绍了系统功能框图和软件设计,不仅能够测量光电耦合器的噪声功率谱,而且还能显示时域波形,并完成时域分析。
5) noise spectral density
噪声谱密度
1.
Based on digital PLL synthesizer analysis model, the phase noise spectral density,the major factor affect phase noise and some ideas to improve the performance of phase noise in digital PLL synthesizer are presented finally.
首先对频率源相位噪声的原理及其表征进行了简要的阐述 ,然后从数字锁相环频率源的分析模型出发 ,对其相位噪声谱密度进行了推导 ,同时分析了影响相位噪声的各项主要因素 ,最后提出了提高数字锁相环频率源相位噪声性能的一些方法。
6) noise equivalent power density
噪声等效功率密度
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