1) logarithmic spectroscopy
对数光谱
1.
The Foureier coefficients of amplitude modulation of laser in logarithmic spectroscopy arc achieved, and the factors affecting the resolution of both methods are studied.
比较研究了适用于高光学深度的对数光谱方法和比值方法,理论研究了这两种方法的测量分辨率以及信号幅度随光学深度变化的规律,研制了一套波长调制光谱光纤甲烷传感器。
2) Power spectrum of the log-intensity
对数光强功率谱
3) line-pairs
(光)谱线对
4) logarithmic spectrum
对数谱
1.
The hydrocarbon reservoir and nonreservoir can be separated u-sing the logarithmic spectrum analysis method according to the quefrency characteristic difference of them.
采用对数谱分析方法,利用油气层与非储层的拟频率对数谱特征上的差异,分离油气层与非储层;通过在拟频率域计算塑性能量比率、塑性与弹性能界限拟频率值等,建立了一种新的基于弹塑性能分解的能量吸收分析技术。
5) spectrum data
光谱数据
1.
Study of the relations to Murrell-Sorbie Potential Parameters and Spectrum Data for Diatomic Molecules;
Murrell-Sorbie势能参数与双原子分子光谱数据的关系研究
2.
Lubricating oil spectrum data analysis and its application to failure diagnosis
机油光谱数据的分析及在故障诊断中的应用
3.
According to the fitted parameters,the force constants and spectrum data are calculated.
并得出了力常数和光谱数据。
6) spectroscopic constant
光谱常数
1.
Ab initio calculations of spectroscopic constants for the SH~+ and SD~+ ground states using coupled-cluster theory in combination with the series of correlation-consistent basis sets;
用耦合簇理论及系列相关一致基研究基态SH~+和SD~+的光谱常数(英文)
2.
The spectroscopic constants of 20 kinds of molecule are calculated by using the potential energy function,and all the calculation results are in good agreement with experimental data.
利用该势能函数,计算了20种分子的光谱常数,结果表明所有理论计算值均与实验值符合得非常好。
3.
Hou, to study the accurate vibrational spectroscopic constants and the full vibrational energy spectra of diatomic molecules, is introduced.
第四部分使用代数方法(AM)，根据实验(或量子理论方法)获得的精确振动能级子集合，不使用任何物理模型和数学近似，通过严格求解振动能级的代数方程，获得了BeH~+-X~1∑~+电子态，CO~+-X~2∑~+电子态，F_2~+-X~2∏_g电子态，Li_2~+-X~2∑_g~+电子态和O_2~+-A~2∏_u电子态，这五个双原子分子阳离子体系的精确振动光谱常数和完全振动能谱{E_u}。
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