1) discrete random vibration
随机振动离散法
2) random vibration method
随机振动法
1.
The random vibration method is often used to measure the tension forces in the cables, but the accuracy of the classical spectrum estimate used to process the data is limited by the fence effect of the fast Fourier transform (FFT).
随机振动法是检测斜拉索拉力的有效方法,采用经典谱估计的方法对数据进行处理,其精度会受到快速Fouri-er变换(FFT)栅栏效应的影响,为此采用离散时间序列Fourier变换(DTFT)方法实现对斜拉索固有频率的精确搜索,以提高随机振动法求解斜拉索拉力的精度。
3) stochastic vibration method
随机振动分析法
1.
There are three kinds of seismic analysis methods: response spectrum method, time history method and stochastic vibration method.
目前,用于桥梁抗震的分析方法可分为确定性分析法和随机振动分析法两类,确定性分析包括反应谱法和时程分析法,它们是目前被广泛使用的方法,而基于概率统计的随机振动分析法也受到越来越多的重视。
4) random vibration
随机振动
1.
Design and implementation of optional probability distribution random vibration driving signal generator;
任意概率分布随机振动激励源的设计与实现
2.
Equivalent research on random vibration of strong nonlinear Duffing system;
强非线性杜芬系统随机振动的等效化研究
3.
Study on the random vibration isolation of generalized Ruzicka system;
广义Ruzicka隔振系统的随机振动隔离研究
5) stochastic vibration
随机振动
1.
Time domain method for high speed train-bridge vertical stochastic vibration analysis;
高速列车-桥梁竖向随机振动的时域分析方法
2.
Time domain simulation of stochastic vibration for maglev track inspection vehicle;
磁浮轨检车随机振动时域仿真
3.
Optimization for gear system with a minimum stochastic vibration;
随机振动最小为目标的齿轮系统优化
6) discrete stochastic dynamic programming model
离散随机动态规划
补充资料：离散随机信号处理
| 离散随机信号处理 discrete random signal processing 利用数字运算，对离散随机信号进行各种滤波处理、离散变换和谱分析。随机信号是一种非确定性的信号，如热噪声信号发生器输出的电信号，飞行器起飞时的结构振动，以及起伏海面的波动高度等。它们的共同特点是无法预测其未来瞬间的精确值。处理的目的是便于从中提取有用的信息，削弱信号中的多余信息量，便于估计信号的特征参数，或变换成易于分析和识别的形式等。 随机信号处理的主要理论基础是信号检测理论、估计理论和随机过程理论。根据理论分析，随机信号的不同样本函数在同一时刻的值往往是不确定的，因而只能用样本函数集的统计平均来描述，如用均值、均方值、方差、概率密度函数、相关函数和功率谱密度函数来描述随机过程的特性。但是，在大多数情况下，被处理的随机信号是具有各态历经的平稳随机过程，它的样本函数集平均可以用某一样本函数的时间平均来确定，这给随机信号的分析和处理带来很大方便。虽然平稳随机信号本身是不确定的，但它的相关函数是确定的，可以利用快速变换算法来计算。相关函数的傅里叶变换或Z变换表示随机信号的功率谱密度函数，简称为功率谱。功率谱是描述随机信号基本特征的重要参数，而功率谱估值是按照实际观测的有限数据估计得到的，它必然与真实的功率谱值有差别。为了减小谱分析偏差和提高谱分辨率，产生了多种谱估计方法。 在非平稳随机信号处理中，非平稳随机过程的特征函数一般是随时间而变化的，不能再用时间平均代替集平均，只能用组成过程的样本函数集的瞬时平均来描述其特性。因而求得的功率谱是随时间变化的谱。这种时变功率谱的计算方法仍在研究中。卡尔曼滤波和最大熵法是处理非平稳随机信号的有用方法。 |
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参考词条