1) power spectral density(PSD) distribution
功率谱密度分布
2) power spectral density analysis
功率谱密度分析
3) power density distribution
功率密度分布
1.
As an integral part of the system, a calorimeter target was designed to measure the NB power and power density distribution on NB cross-section.
介绍了中性束注入系统热测靶的测量原理 ,提出了热测靶的设计方案 ,并对测量误差进行了分析 ,介绍了中性束注入系统束线上束流功率和功率密度分布的测量方法 ,对中性束注入系统也作了简单介
2.
In order to understand the different processing capacity of different laser device, the high power laser beam for industrial processing, especially the power density distribution on the transverse of focusing point, was measured, providing the basic data for raising laser processing quality.
由于激光功率、光束的模结构与聚焦光斑形态等参数,对加工质量起着决定性作用,通过对工业加工用大功率激光束,特别是聚焦焦点的横截面功率密度分布的测量,可以了解不同激光器加工能力的差异,为激光加工质量的提高提供最基本的数据。
4) power density profile
功率密度分布[图]
5) power spectrum density
功率谱密度
1.
TAM method of analyzing power spectrum density of heavy-tailed ON/OFF Source;
分析重尾ON/OFF源功率谱密度的TAM近似法
2.
In this system,the characteristics of monitoring signals are extracted by the method of power spectrum density maximum(PSM),and least square support vector machine(LS-SVM) is proposed to detect damages.
基于被动监测技术的局限性,搭建了损伤主动监测系统,对监测信号进行了功率谱密度最大值(PSM)特征提取,并提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的损伤检测方法。
3.
The online measuring of the ground surface roughness was estimated by taking into account the power spectrum density of the frictioninduced acoustic emission.
利用摩擦产生的声发射(AE)信号的功率谱密度对磨削表面粗糙度进行在线评价。
6) power spectral density
功率谱密度
1.
Study and validation of the relationship between international roughness index and power spectral density;
国际平整度指数与路面功率谱密度相关关系研究及验证
2.
Specifying surface roughness of optical film substrate using the power spectral density;
利用功率谱密度函数表征光学薄膜基底表面粗糙度
3.
Power spectral density measurement for large aspheric surfaces;
用于大口径非球面的波前功率谱密度检测
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