1) power spectrum
功率谱
1.
Application of TEOAE power spectrum quantitative indices in clinic;
瞬态诱发耳声发射的功率谱定量指标应用于临床诊断
2.
Time domain and power spectrum of wide frequency band electrocardiogram in pigeons;
正常家鸽的宽频带心电图时域值和功率谱
3.
Seismic input of power spectrum for single-degree-of-freedom system;
单自由度体系地震动输入功率谱的确定
2) Power spectra
功率谱
1.
Extraction of VEP based on independent component analysis and power spectral density;
基于独立分量和功率谱分析的VEP提取
2.
Effects of chronic ethanol exposure on the EEG and power spectra in rat nucleus accumbens;
慢性酒精刺激对大鼠伏核EEG及脑电功率谱的影响
3.
Through comparative research with the analyses of phase plot, the power spectra, the computation of the correlation dimension and the Lyapunov exponent to physiology and injury EEG signals of piglets, the following conclusions are.
通过对生理和损伤状态下仔猪EEG信号的相图、功率谱、关联维数和Lyapunov指数的对比研究,得出如下结论:(1)EEG的相图、功率谱、关联维数和Lyapunov指数反映了大脑的总体动态特征,它们可作为一种定量研究EEG的新方法进行脑损伤的早期诊断;(2)在正常的生理状态下EEG是混沌的,而在损伤状态下则趋于有序。
3) power spectral
功率谱
1.
An analysis of arc wave shape and low flat wave shape of the admittance differential loop and power spectral of cephalogram;
脑导纳微分环及功率谱对弧形波和低平波的分析
2.
The relationship between power spectral of fetal heart rate variability and fetal embarrassment in uterus;
胎儿心率变异功率谱与胎儿宫内窘迫关系探讨
3.
It is found that the power spectrals for normalized, annealed, quenched plus low tempered and quenched plus high tempered microstructures are different.
分析了GCr15SiMn钢不同热处理组织的超声波归一化功率谱。
4) power spectrum density
功率谱
1.
Three axes hydraulic shaking system as the means to recreate vibration environment can accurately reproduce reference power spectrum density and time history response.
三轴液压振动系统是实验室内模拟振动环境的主要设备,其主要功能是精确地复现给定的功率谱和时间历程。
2.
The simulationresult indicates that the power spectrum density that was generated in the method of reverse Fourier is same as the givenone.
研究了Fourier逆变换法在路面功率谱已知情况下如何构造路面不平度随机序列的生成算法,为履带式车辆行驶仿真试验提供路面模型。
3.
The process of calculating power spectrum density is introduced.
介绍了工程随机振动功率谱的计算过程,并对工程计算中应用广泛的Matlab软件的内建谱分析函数psd进行了详细分析,指出了该函数在进行随机振动谱分析中存在的问题,给出了修正方法,通过算例计算验证了该修正方法的正确性。
5) power spectral density
功率谱
1.
Based on the traditional AR model approach, and by Wiener-Khintchine formula, the autoregressive factor vectors were deduced from covariance and power spectral density (PSD), where the input parameters are single point Davenport gust wind PSD and correlation function.
在常规自回归(autoregressive,AR)法建模的基础上,根据维纳-辛钦公式,由协方差向量和功率谱求出自回归系数向量。
2.
In order to analyze the relationship between power spectral density(PSD) method and international roughness index(IRI) method in evaluating road roughness, AR model was adopted to simulate road roughness condition for satisfying PSD, and Newmark β method was employed to calculate IRI values, the relationship formula between PSD method and IRI method was determined by using least square method.
为了分析路面平整度功率谱法(PSD)和国际平整度指数法(IRI)之间的关系,采用AR模型模拟满足路面平整度功率谱的路面不平整状态,采用Newmarkβ法计算国际平整度指数,采用最小二乘法得到了PSD法与IRI法之间的关系方程式。
3.
A simple and iterative method is presented for transferring response spectrum of acceleration (RSA) to power spectral density functions (PSDF).
首先扼要阐述了结构抗震分析中反应谱与功率谱方法的优缺点 ,指出桥梁抗震设计规范中引入功率谱方法的必要性 ;利用反应谱与功率谱之间的关系将抗震设计规范加速度反应谱转化为功率谱 ,为桥梁抗震设计规范采用随机振动分析方法提供了与规范反应谱相协调的功率谱密度 。
6) Power spectral entropy
功率谱熵
1.
Speech endpoint detection algorithm based on adaptive subband power spectral entropy;
基于自适应子带功率谱熵的语音端点检测算法
2.
Effect of power spectral entropy on the prediction of seizure in epileptic rats
功率谱熵对大鼠痫性发作预报的评估意义
3.
Methods Gravity frequency and power spectral entropy of EEG were extracted to analyze state of mental fatigue at three epoches:BT before continuous mental arithmetic task,AT immediately after continuous mental arithmetic task,and REST 60 min after task.
方法对连续数学运算前后以及休息后3种状态下脑电的功率谱重心频率以及功率谱熵进行了分析,并采用主观评价和行为学方法对3种状态进行对照分析。
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