3) broad density
广义密度
1.
The effects of broad density(formation density),pre-stress and exciting force for characteristics of damper was discussed.
对AAW-400型金属丝网减振器中的阻尼元件———金属丝网网块进行实验研究,得出金属丝网块的静刚度特性,同时也考察网块的广义密度(成型密度)、载荷和不同激励等对金属丝网块性能的影响。
4) generalized cross validation method
广义交叉检验法
5) GLRT
广义似然比检验
1.
Having dyadic and recursive subdivision on image,having integral on Beamlet in each sub-square,the straight lines were approximated under GLRT and reconstructed.
利用一种Beamlet变换算法来提取遥感图像中的线性特征,通过对遥感图像按二进、递归进行划分,利用灰度信息,积分计算每一小块图像中的Beamlets,结合梯度信息,通过广义似然比检验GLRT(generalized likeli-hood ratio testing)来检测判断符合条件假设的Beamlets,重建线性目标。
2.
Having dyadic and recursive subdivision on image, having integral on beamlets in each sub-square, the straight lines are approximated under GLRT(Generalized Likelihood Ratio Testing) and reconstructed.
本文利用一种Beamlet变换算法来提取遥感图像中的直线特征,通过对遥感图像按二进、递归进行划分,利用灰度信息,积分计算每一小块图像中的Beamlets,结合梯度信息,通过广义似然比检验GLRT(Generalized Likelihood Ratio Testing)来检测判断符合条件假设的Beamlets,重建目标直线。
3.
Two Constant False Alarming Rate (CFAR) detection algorithms such as Generalized Likelihood Ratio Test (GLRT) and Adaptive Matched Filter (AMF) are studied and the intrinsic relationship between adaptive CFAR and Space Time Adaptive Processing (STAP) is revealed.
研究了广义似然比检验和自适应匹配滤波器两种恒虚警检测算法 ,揭示了它们与空时自适应处理之间的内在联系 。
6) generalized likelihood ratio test
广义似然比检验
1.
Aiming at the drawbacks of power inefficiency and high noise vulnerability in transmitted-reference ultra-wideband systems,a new auto-reference transmit-receive scheme and a corresponding group decision algorithm on the generalized likelihood ratio testing(GLRT) principle were proposed.
针对发射参考超宽带系统的低资源利用率和相关模板易受噪声干扰的缺点,提出一种新的自参考发射接收方案和基于此方案的广义似然比检验分组判决算法。
2.
Application of generalized likelihood ratio test to this model yielded maximum likelihood test statistics.
帧检测被等效为一个含未知参数(噪声功率、信道响应和载波频偏)的假设检验模型,对它应用广义似然比检验原理,导出了最大似然检测统计量,然后根据帧前导字周期性的特点进行简化,得到帧检测器。
3.
By applying generalized likelihood ratio test (GLRT), This paper gives the detector of polynomial phase signal (PPS) with unknown parameters.
根据Neyman-Pearson(NP)准则,利用广义似然比检验方法,给出了未知参数多项式相位信号的最优检测器。
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