1) functions map
功能图谱
1.
Through the analysis of the circuits of Moto neurons, the neural circuits of eye-movement and its functions map of various physiological aspects have been established.
文中试图从人眼的生理学解剖学研究角度,通过对运动神经回路的分析,建立双眼球运动控制的生理神经回路及其各个神经环节的功能图谱,为演化出仿生机器人双目运动控制模型提供生理学基础,从而从本质上解决上述问题。
3) functions of musical scores
乐谱功能
5) performance atlas
性能图谱
1.
The performance atlases are generated,the effects of the mechanical pa.
为优化平台机构的性能,本文建立了4-PUU机构的空间尺寸模型,绘制了机构性能图谱,分析了机构参数对机构可达工作空间、灵巧性、速度性能的影响,得到了具有良好性能的平台机构参数。
2.
The corresponding performance atlas has been plotted, these atlas are an important base for the optimal design of the par.
以3-RSS/S踝关节康复并联机器人为研究对象,根据空间模型和各向同性度探讨了其速度性能和机构尺寸之间的关系,并绘制了相应的性能图谱,这些图谱可作为机构尺寸优化的依据。
3.
The corresponding performance atlas has been plotted,these atlas are an.
以一种平面2自由度驱动冗余并联机器人为研究对象,根据该并联机器人机构的空间模型和运动学反解,探讨了该并联机器人机构的末端输出速度性能指标与杆件尺寸之间的关系,并绘制了相应的性能图谱,这些图谱是该并联机器人机构设计的重要参考依据。
6) atlases of energy distribution
能谱图
1.
Based on the analysis of constitute of energy consumption of the interior water supply system in a building,the methods of drawing atlases of energy distribution and its application in vertical division block water supply system of high buildings are given in this paper.
本文通过建筑内部给水系统的能耗构成分析，给出了能谱图的绘制方法及其在高层建筑分区给水系统节能上的应用。
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