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1)  cross spectral density
相交谱密度
2)  cross-spectral density
交叉谱密度
1.
In his paper,a model of nonparaxial partially coherent TEM11 Hermite-Gaussian(HG) beams is set up by using cross-spectral density function.
文章运用交叉谱密度函数针对半导体激光束建立了一个模型—非傍轴部分相干TEM11厄米-高斯(HG)光束,并对这类光束在自由空间中的传输特性进行了计算机仿真。
3)  spectral correlation density
谱相关密度
1.
Considering the main character of the early gear fault is a frequency modulation whose envelope spectrum is unable to identify,this paper studied another demodulation method——the spectral correlation density(SCD).
针对齿轮初期故障以调频形式表现且包络解调仅能够解调幅的现状,以一般调制信号为模型,引入解析思想,对各类型调制信号进行二阶循环平稳分析,理论推导了各自的分析结果,给出了调制信号谱相关密度分析的统一构架,证明了解析形式的谱相关密度同时提取调幅、调频特征的能力。
2.
The new method employs spectral smoothing algorithm to evaluate character slices of spectral correlation density.
通过对滚动轴承点蚀故障模型的研究,得到其二阶循环平稳特征,指出利用谱相关密度函数在循环频率域的信息,能够有效识别加性噪声干扰的点蚀故障类型,以此为依据提出了针对轴承局部故障识别的组合切片分析方法。
4)  phase density spectrum
相位密度谱
5)  cross-spectral density
正交频谱密度
6)  cross-spectral density function
交叉谱密度函数
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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