1) perturbation power spectrum
微扰功率谱
2) power perturbation
功率微扰
3) power spectrum differential method
功率谱微分法
4) power spectrum differential filtering
功率谱微分滤波
5) jamming power
干扰功率
1.
The calculation of radar cross-section and jamming power on chaff cloud is deduced based on the analysis of the chaff s material and the jamming theory and technique.
通过对箔条的材质和干扰原理及技术的分析,获得箔条云的雷达截面积数学模型和其干扰功率的数学模型,在不改变有源和无源干扰投放设备、不增加投放箔条数量的前提下,利用有源干扰设备提高了箔条质心干扰的有效反射面积。
2.
This paper gives a model of airborne SAR jamming power based on mathematical model,digital signal processing theory and matlab software platform to improve efficiency of designing airborne SAR jamming power system.
为提高设计机载SAR(合成孔径雷达)干扰功率计算的效率,在matlab(MATrix LABoratory)软件平台上结合数学模型和数字信号处理理论建立了机载SAR干扰功率计算模型,并在此基础上进行了仿真。
3.
The calculation of the real time range,jamming power and sensitivity is deduced,based on the analysis of the weapon system s performance.
通过对雷达制导武器系统作战性能的分析,给出了机载自卫有源压制干扰的最大和最小干扰距离方程,并根据此方程获得战场想定下的实时干扰功率和接收机灵敏度的数学模型,对机载自卫有源压制干扰时机进行了分析。
6) disturbance power
扰动功率
1.
First,the beginning and ending time of the disturbance is located by using sampled voltage and current waveforms,then the disturbance power and disturbance energy is examined based on instantaneous power,a criterion is drawn after analyzing and determining the site of disturbance sources in recording device.
该法首先对电压电流波形进行小波变换确定扰动的起止时刻,然后基于瞬时功率计算扰动功率和扰动能量,最后通过分析确定扰动源在监测设备的位置。
2.
Based on the disturbance power and Parseval s theorem,the sampled voltage and current waveforms are used to calculate the change of thr.
对扰动源进行定位将有助于明确供用电双方的责任,通过监测到的电压电流瞬时值,在扰动功率定义的基础上,根据Parseval定理,采用小波变换计算扰动发生期间三相瞬时功率信号能量的变化。
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。
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