短时统计特性英文解释翻译、短时统计特性的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 short time statistics

分词翻译：

短的英语翻译：

brief; fault; lack; owe; short; weak point
【医】 brachy-; brevi-

时的英语翻译：

days; hour; occasionally; opportunity; seanson; time
【医】 chron-; chrono-

统计的英语翻译：

【医】 statistics
【经】 numerical statement; statistics

特的英语翻译：

especially; special; spy; unusual; very
【化】 tex

专业解析

短时统计特性（Short-Time Statistical Properties）指对非平稳信号（其统计特性随时间变化）进行分析时，在短时间窗口（Short-Time Window）内计算得到的统计量。其核心思想是将长时非平稳信号分割成多个近似平稳的短时段，然后在每个时段内计算传统平稳信号的统计特征，从而揭示信号特性随时间的变化规律。

核心概念解析：

“短时”（Short-Time）：
- 强调分析的时间局部性。通过一个有限时间长度的分析窗口（如矩形窗、汉明窗、汉宁窗）截取信号的一部分。
- 窗口会沿着时间轴滑动或跳跃，逐段分析信号。窗口长度是关键参数，需在时间分辨率和频率分辨率（或统计可靠性）之间权衡：窗口越短，时间分辨率越高（能捕捉快速变化），但频率分辨率或统计估计的方差越大；窗口越长则反之。
“统计特性”（Statistical Properties）：
- 指在选定的短时窗口内计算出的、描述信号在该局部时间段内行为的统计量。常用特性包括：
  - 短时能量（Short-Time Energy）：窗口内信号样本幅度平方的平均值或总和，反映信号在该时段的强度或活跃度。
  - 短时平均幅度（Short-Time Average Magnitude）：窗口内信号样本绝对值的平均值，也是信号强度的度量。
  - 短时过零率（Short-Time Zero Crossing Rate）：窗口内信号波形穿过零电平的次数（或单位时间内的次数）。常用于语音信号中区分清音（高过零率）和浊音（低过零率），或反映信号的频率成分。
  - 短时自相关函数（Short-Time Autocorrelation Function）：计算窗口内信号与其自身时移版本的相关性，用于基音周期检测（语音）或频谱估计。
  - 短时幅度/功率谱（Short-Time Magnitude/Power Spectrum）：对窗口内信号进行傅里叶变换（通常是STFT）后取幅度平方，得到该时段信号的频率分布（频谱）。这是最常用的短时特性之一。
  - 高阶统计量（如短时偏度、峰度）：描述信号在该时段内分布的高阶特性。

应用领域：短时统计特性是分析时变信号（尤其是准平稳信号）的基础工具，广泛应用于：

语音信号处理（Speech Signal Processing）：端点检测、基音检测、清浊音判断、特征提取（如MFCC的基础）、语音识别、语音增强等。语音信号在10-30毫秒内通常可视为准平稳。
音频信号处理（Audio Signal Processing）：音乐信息检索（节奏、音高）、音频分类、音频事件检测。
生物医学信号处理（Biomedical Signal Processing）：分析心电（ECG）、脑电（EEG）、肌电（EMG）等非平稳生理信号。
通信信号处理（Communication Signal Processing）：信道估计、调制识别。
图像处理（Image Processing）：在局部图像块（可视为空间域的“短时”窗口）内计算纹理统计特征。

学术引用参考：

经典教材（信号处理基础）：
- Oppenheim, A. V., & Schafer, R. W. (2010). Discrete-Time Signal Processing (3rd ed.). Pearson. (Chapter 10: Fourier Analysis of Signals Using the Discrete Fourier Transform - 详细讨论STFT及其在谱分析中的应用，涵盖短时统计特性概念)
- Proakis, J. G., & Manolakis, D. G. (2007). Digital Signal Processing: Principles, Algorithms, and Applications (4th ed.). Pearson. (相关章节讨论确定性信号和随机信号的短时分析)
语音信号处理专著：
- Rabiner, L. R., & Schafer, R. W. (2007). Introduction to Digital Speech Processing. Now Publishers. (清晰阐述短时能量、短时过零率等特征在语音处理中的应用)
- Quatieri, T. F. (2002). Discrete-Time Speech Signal Processing: Principles and Practice. Prentice Hall. (深入讲解基于短时分析的语音信号建模与处理技术)
学术综述/论文（示例）：
- IEEE Signal Processing Magazine 等顶级期刊常有关于时频分析（STFT是其基础）和语音/音频信号处理的综述文章，会涉及短时统计特性。可在 IEEE Xplore 数据库检索相关主题。

网络扩展解释

“短时统计特性”是一个结合时间维度和统计学概念的术语，主要用于描述在较短时间内对数据进行统计分析所呈现的特征。以下是详细解释：

基本定义

核心含义：指在有限时间窗口内，对信号、数据或现象进行统计分析得到的特征，例如均值、方差、频谱等。这种分析常用于需要实时或快速处理数据的场景。
应用领域：常见于信号处理（如语音识别）、通信工程（信道分析）、环境监测（瞬时噪声检测）等领域。

统计特性的关键点

根据统计学的通用特性（参考）：

数量性：通过数值量化短时数据的分布、波动等特征。
综合性：反映数据在时间片段内的整体规律，而非孤立点分析。

补充说明

与长期统计的区别：短时统计更关注瞬态变化，而长期统计侧重趋势和稳定性。
技术实现：通常需设定时间窗口（如毫秒级），通过滑动窗口法动态更新统计值。

如果需要具体应用案例或公式，可进一步说明领域方向以便补充。