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1)  the general case of kernel density estimates
一般形式密度估计
2)  general kernel estimate
一般形式的核估计
3)  general density function
一般形式的密度函数
4)  general weight estimate
一般权估计
1.
Consistency of the general weight estimate in nonparametric function under negatively quadrant dependent samples;
两两NQD样本下非参数回归函数一般权估计的相合性
5)  general ridge estimate
一般岭估计
1.
This paper mades a discussion on the general ridge estimate that the relative efficiency defined in paper [1] has in general Gauss-Markov model and extends it to generalized ridge estimate.
并比较了一般岭估计与广义岭估计在此种效率下的下
6)  general form
一般形式
1.
The convergence analysis of the general form of model free controller;
无模型控制律一般形式的收敛性分析
2.
Determining the optimal solution set for linear programming in general form;
一般形式线性规划最优解集的确定
3.
In order to widen its application scope,we started from special Lorentz transformation,firstly induced no-rotated Lorentz transformations,secondly presented the general form of Lorentz transformation.
从特殊Lorentz变换出发,首先推导出了无转动Lorentz变换式,其次推导出了Lorentz变换的一般形式,以拓宽其应用范围。
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.
  

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