1) areal power spectral density
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面域功率谱密度
2) pavement power spectral density
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路面功率谱密度
3) TDFCSD
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时域滤波互功率谱密度
4) power spectrum density
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功率谱密度
1.
TAM method of analyzing power spectrum density of heavy-tailed ON/OFF Source;
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分析重尾ON/OFF源功率谱密度的TAM近似法
2.
In this system,the characteristics of monitoring signals are extracted by the method of power spectrum density maximum(PSM),and least square support vector machine(LS-SVM) is proposed to detect damages.
基于被动监测技术的局限性,搭建了损伤主动监测系统,对监测信号进行了功率谱密度最大值(PSM)特征提取,并提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的损伤检测方法。
3.
The online measuring of the ground surface roughness was estimated by taking into account the power spectrum density of the frictioninduced acoustic emission.
利用摩擦产生的声发射(AE)信号的功率谱密度对磨削表面粗糙度进行在线评价。
5) power spectral density
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功率谱密度
1.
Study and validation of the relationship between international roughness index and power spectral density;
国际平整度指数与路面功率谱密度相关关系研究及验证
2.
Specifying surface roughness of optical film substrate using the power spectral density;
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利用功率谱密度函数表征光学薄膜基底表面粗糙度
3.
Power spectral density measurement for large aspheric surfaces;
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用于大口径非球面的波前功率谱密度检测
6) PSD
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功率谱密度
1.
MATLAB numerical simulation of stationary stochastic porcess based on ISTA PSD;
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基于ISTA功率谱密度的MATLAB随机过程时域样本再现
2.
Pulse Shape of UWB Signals and PSD Analysis;
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UWB信号波形及功率谱密度的分析
3.
The track spectra of Qinhuandao-Shenyang(QS) passenger railway line and German railways were compared in terms of power spectrum density(PSD),amplitude of time domain samples and dynamic performance.
从轨道谱的功率谱密度、时间样本幅值及对动力学性能影响的角度,对比了秦沈线轨道谱和德国轨道谱。
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