1) Scargle periodogram
Scargle周期图
1.
In order to understand deeply variable characteristics of IMSR,the authors mainly use Scargle periodogram and wavelet transform to study periodicity of ISMR during 1871-2004 in present paper.
为了深入认识ISMR的变化特征,主要利用Scargle周期图和小波变换研究了1871-2004年间ISMR变化的周期性。
2) periodogram method
周期图法
1.
Nonparametric estimation of power spectrum density(PSD) in vibration engineering, including the majorapproach as well as the periodogram method, is based on classical Fourier transformation(FT), but takes quite different forms.
文章以周期图法为例,研究Fourier变换基本格式的不同对PSD非参数估计结果的影响。
3) periodogram
[,piəri'ɔdəɡræm]
周期图
1.
A new algorithm of demodulating 2FSK signals based on periodogram;
一种基于周期图解调2FSK信号的新算法
2.
Simulation Analysis of Window Function in Power Spectrum Estimation Based on Modified Periodogram;
改进周期图法功率谱估计中的窗函数仿真分析
3.
Velocity Measurement Method for Partial GPS Signals Based on Periodogram Theory
基于周期图的瞬时GPS信号测速仿真研究
4) periodogram
[,piəri'ɔdəɡræm]
周期图法
1.
Detection of Residual Carrier BPSK Signal Based on Periodogram;
基于周期图法的残留载波BPSK信号检测
2.
In order to reduce variance of power spectrum estimate using the perio-dogram,we use the smoothed periodogram to obtain the estimated spectral of the non-Gaussian to replace the true spectral,and process the signal to do generalized matched filtering under the loss of a constant false alarm rate.
在估计功率谱时,为了减小周期图法谱估计产生的误差,采用平滑周期图法来估计非高斯噪声的功率谱,并在此基础上对信号进行恒虚警概率损失下的广义匹配检测。
3.
In this paper, Power spectrum of CAP (carotid pulse) by periodogram and AR model is given, respectively.
采用周期图法和AR参数模型法分别对颈动脉搏动波进行了功率谱分析。
5) iso-period plot
等周期图
6) Welch's Periodogram
Welch周期图
补充资料：周期图法
一种信号功率谱密度估计方法。它的特点是：为得到功率谱估值，先取信号序列的离散傅里叶变换，然后取其幅频特性的平方并除以序列长度N，即
(1)
(2)
由于序列x(n)的离散傅里叶变换X()具有周期性，因而这种功率谱也具有周期性，常称为周期图。早期的统计学者曾利用这种方法从大量的数据中寻找隐藏的周期性的规律。周期图是信号功率谱的一个有偏估值；而且，当信号序列的长度增大到无穷时，估值的方差不趋于零。因此，随着所取的信号序列长度的不同，所得到的周期图也不同，这种现象称为随机起伏。由于随机起伏大，使用周期图不能得到比较稳定的估值。一些学者对此作了改进。
为了减小随机起伏，M.S.巴特利特提出平均周期图法，即先把信号序列分为若干段，对每段分别计算其周期图，然后取各个周期图的平均作为功率谱的估值。平均周期图可以减小随机起伏，但是，如果信号序列不是足够长，由于每段序列长度变短，功率谱估值对不同频率成分的分辨能力也随之下降。另一种改进方法是将周期图与一个适当的频域窗函数相褶积，从而对周期图产生平滑作用，以减小随机起伏。加窗处理的结果虽然可以使随机起伏减小，但也会使周期图的分辨能力下降。
P.O.韦尔奇提出一种把加窗处理与平均处理结合起来的方法。先把分段的数据乘以窗函数(进行加窗处理)，分别计算其周期图，然后进行平均。韦尔奇方法是较常用的一种计算方法。为了得到较好的功率谱估值，加窗和平均处理均应兼顾减小随机起伏和保证有足够的谱分辨率两个方面。
周期图法的优点是能应用离散傅里叶变换的快速算法来进行估值。对利用式(1)、(2)得到的功率谱估值进行傅里叶反变换，可以得到信号的自相关函数估值。这种方法适用于长信号序列的情况，在有足够的序列长度时，应用改进的周期图法，可以得到较好的功率谱估值，因而应用很广。
参考书目
A.V.Oppenheim and R.W.Schafer，Digital SignalProcessing，Prentice-Hall，Inc.,Englewood Cliffs,New Jersey,1975.
(1)
(2)
由于序列x(n)的离散傅里叶变换X()具有周期性，因而这种功率谱也具有周期性，常称为周期图。早期的统计学者曾利用这种方法从大量的数据中寻找隐藏的周期性的规律。周期图是信号功率谱的一个有偏估值；而且，当信号序列的长度增大到无穷时，估值的方差不趋于零。因此，随着所取的信号序列长度的不同，所得到的周期图也不同，这种现象称为随机起伏。由于随机起伏大，使用周期图不能得到比较稳定的估值。一些学者对此作了改进。
为了减小随机起伏，M.S.巴特利特提出平均周期图法，即先把信号序列分为若干段，对每段分别计算其周期图，然后取各个周期图的平均作为功率谱的估值。平均周期图可以减小随机起伏，但是，如果信号序列不是足够长，由于每段序列长度变短，功率谱估值对不同频率成分的分辨能力也随之下降。另一种改进方法是将周期图与一个适当的频域窗函数相褶积，从而对周期图产生平滑作用，以减小随机起伏。加窗处理的结果虽然可以使随机起伏减小，但也会使周期图的分辨能力下降。
P.O.韦尔奇提出一种把加窗处理与平均处理结合起来的方法。先把分段的数据乘以窗函数(进行加窗处理)，分别计算其周期图，然后进行平均。韦尔奇方法是较常用的一种计算方法。为了得到较好的功率谱估值，加窗和平均处理均应兼顾减小随机起伏和保证有足够的谱分辨率两个方面。
周期图法的优点是能应用离散傅里叶变换的快速算法来进行估值。对利用式(1)、(2)得到的功率谱估值进行傅里叶反变换，可以得到信号的自相关函数估值。这种方法适用于长信号序列的情况，在有足够的序列长度时，应用改进的周期图法，可以得到较好的功率谱估值，因而应用很广。
参考书目
A.V.Oppenheim and R.W.Schafer，Digital SignalProcessing，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