1) power consumption evaluation
功率消耗估计
2) power estimation
功耗估计
1.
A strategy for temperature-aware leakage power estimation of macro-module
一种模块级的温度感知漏电功耗估计策略
2.
The power macromodel presented in this paper is built on the word level statistics of input stream, which can be applied to the power estimation of various Audio/Video DSP chips.
文中提出的功耗宏模型建立在字级信号统计的基础上 ,可用于各种音 /视频信号处理芯片的功耗估计 。
3.
Low power design and power estimation are the two main topics of low power area.
低功耗设计和功耗估计是低功耗领域的两个主要研究主题,在不同的设计层次都有很多功耗模型分别对动态功耗和静态功耗进行了准确的建模,但是因为不同电流之间存在非常复杂的相互作用,如何在可接受的时间复杂度内,对大规模电路的总功耗进行准确的估计仍然是一个难题。
3) power consumption
功率消耗
1.
Numerical simulation of influence of impeller clearance in agitated vessels on flow field structure and power consumption;
搅拌槽内桨叶高度对流场结构和功率消耗影响的数值模拟
2.
Calculation of power consumption of the mainframe in refiner;
热磨机主机功率消耗计算
3.
Research of power consumption and temperature for sleeve bearing of quiet pressure and dynamic pressure;
液体动静压支承的功率消耗及温升研究
4) consumed power
消耗功率
1.
Furthermore, we found that when the frequency of the input signal changed, the consumed power of the driver changed correspondingly.
在文献中尚未见到研究PZT驱动电路消耗功率与输入信号频率相关性的报道。
2.
The performance graph of coolant pressure drop,air pressure drop,heat releace and consumed power were obtained and the simulation equations were obtained by means of analysis and simulation.
利用FLUENT软件对DF7型内燃机车散热器散热性能进行了建模与数值仿真,通过对仿真数据的拟合处理分别获得了散热器水阻、风阻、散热量和消耗功率特性曲线图及关系式,分析了它们与水速和风的质量流速之间的相互关系及产生原因,并通过试验验证了仿真模型的准确性和可行性,实现DF7型内燃机车冷却系统的最佳功率匹配。
5) Probabilistic power estimation
概率功耗估计方法
6) electric power consumption
电功率消耗
1.
Experimental study on characteristics of electric power consumption of the zigzag rotating bed;
折流式旋转床电功率消耗特性
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