
n. 双频谱,双阶谱
This paper introduces the concept of bispectrum and its some properties.
介绍了双谱的概念和有关性质。
As one high order spectrum estimation, bispectrum estimation is widely used.
双谱估计是一种应用广泛的高阶谱估计。
Bispectrum and correlation spectrum are excellent for some mechanical fault forms.
三阶谱与相关谱对某些故障的分析很有效。
The method for radar target recognition using local integral bispectrum and SVM is proposed.
提出了基于局部积分双谱与SVM的雷达目标识别方法。
Based on bispectrum analysis, a new characterizing method of surface roughness is presented.
提出了基于双谱分析的表面粗糙度特征分析方法。
双谱(bispectrum)是信号处理和高阶统计分析中的核心概念,用于描述信号的三阶统计特性。与传统的功率谱(二阶统计量)不同,双谱通过分析信号中不同频率分量之间的非线性相互作用,能够揭示复杂系统中隐藏的相位信息和非高斯特征。
双谱定义为信号三阶累积量的二维傅里叶变换。对于平稳随机信号$x(t)$,其双谱可表示为: $$ B(f_1, f_2) = mathbb{E}[X(f_1)X(f_2)X^(f_1+f_2)] $$ 其中,$X(f)$是信号$x(t)$的傅里叶变换,$mathbb{E}$表示期望值,$$为复共轭。双谱的对称性要求满足$f_1 leq f_2$且$f_1 + f_2 leq f_N$($f_N$为奈奎斯特频率)。
双谱的优势在于抑制高斯噪声并保留相位信息,但其计算复杂度较高,且对数据长度敏感。实际应用中常结合短时傅里叶变换或小波变换进行改进(来源:Springer《高阶统计量信号处理》)。
bispectrum(双频谱)是信号处理和高阶统计分析中的一个重要概念,以下是详细解释:
bispectrum指双频谱,由前缀“bi-”(表示“双”)和“spectrum”(频谱)构成。它用于分析信号中两个不同频率成分的非线性相互作用,能够捕捉普通频谱(单频谱)无法反映的相位信息和非高斯特性。
双谱通常定义为信号的三阶累积量的二维傅里叶变换,公式为: $$ B(f_1, f_2) = X(f_1) cdot X(f_2) cdot X^*(f_1 + f_2) $$ 其中:
普通频谱 | 双频谱 |
---|---|
分析单频率成分的能量分布 | 分析两个频率及其和频的相互作用 |
丢失相位信息 | 保留相位信息 |
适用于高斯过程 | 适用于非高斯/非线性过程 |
如果需要更深入的技术细节或应用案例,可以参考信号处理领域的专业文献。
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