1) vibration power spectrum
振动功率谱
2) Random vibration PSD replication
随机振动功率谱复现
3) vibration power flow
振动功率流
1.
So this paper introduced vibration power flow,also introduced two methods to measure-direct measurement and indirect measurement and their advantages and shortcoming.
因而采用了振动功率流的概念 ,提出了两种测量振动功率流的方法———直接测量法和间接测量法 ,建立了两种测量方法的数学模型 ,并且对这两种测量方法加以详细的介绍 ,分析了这两种测量方法各自的优缺点。
2.
Measurement of beam structure vibration power flow under far field conditions with Polyvi pyridine PVDF sensors is studied.
研究了在远场条件下 ,用PVDF传感器测量梁结构的振动功率流 用传统的加速度传感器测量振动功率流时 ,不可避免地产生有限差分误差 ,而PVDF薄膜是一种新型压电高分子材料 ,根据其积分特性 ,在理论上设计出两种形状的PVDF传感器 ,用它们测量功率流 ,结果中不会出现有限差分误差 通过试验验证了PVDF传感器测量梁结构振动功率流是可行的 试验结果表明 :PVDF传感器不仅可以精确地测量功率流 ,而且还能够直接得到测量点的位移 (速度或加速度 )、弯矩和剪
3.
The general vibration power flow vector measurement method is put forward,and then the test results are analyzed.
研究了梁结构中的振动功率流，给出了梁中振动功率流的一般测量方法，并对实验研究结果进行了分析。
4) vibrational power flow
振动功率流
1.
The vibrational power flow characteristics of multiple damaged beams;
多点损伤梁的波传播与振动功率流特性
2.
Characteristics of vibrational power flow of a cracked periodically supported infinite beam;
含裂纹的周期简支梁振动功率流特性
3.
The characters of vibrational power flow of a damaged Timoshenko beam is investigated.
研究了损伤Timoshenko梁的振动功率流特性。
5) power flow
振动功率流
1.
Employed wave propagation approach,the vibrational power flow of a submerged infinite cylindrical shell coated with unconstrained viscoelastic layer excited by a radical harmonic force is studied.
采用波传播分析方法,讨论了外部敷设粘弹性自由阻尼材料的无限长圆柱壳在流场中受径向简谐激励的振动功率流。
6) kinematic power spectrum
运动功率谱
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