
n. 雙頻譜,雙階譜
This paper introduces the concept of bispectrum and its some properties.
介紹了雙譜的概念和有關性質。
As one high order spectrum estimation, bispectrum estimation is widely used.
雙譜估計是一種應用廣泛的高階譜估計。
Bispectrum and correlation spectrum are excellent for some mechanical fault forms.
三階譜與相關譜對某些故障的分析很有效。
The method for radar target recognition using local integral bispectrum and SVM is proposed.
提出了基于局部積分雙譜與SVM的雷達目标識别方法。
Based on bispectrum analysis, a new characterizing method of surface roughness is presented.
提出了基于雙譜分析的表面粗糙度特征分析方法。
雙譜(bispectrum)是信號處理和高階統計分析中的核心概念,用于描述信號的三階統計特性。與傳統的功率譜(二階統計量)不同,雙譜通過分析信號中不同頻率分量之間的非線性相互作用,能夠揭示複雜系統中隱藏的相位信息和非高斯特征。
雙譜定義為信號三階累積量的二維傅裡葉變換。對于平穩隨機信號$x(t)$,其雙譜可表示為: $$ B(f_1, f_2) = mathbb{E}[X(f_1)X(f_2)X^(f_1+f_2)] $$ 其中,$X(f)$是信號$x(t)$的傅裡葉變換,$mathbb{E}$表示期望值,$$為複共轭。雙譜的對稱性要求滿足$f_1 leq f_2$且$f_1 + f_2 leq f_N$($f_N$為奈奎斯特頻率)。
雙譜的優勢在于抑制高斯噪聲并保留相位信息,但其計算複雜度較高,且對數據長度敏感。實際應用中常結合短時傅裡葉變換或小波變換進行改進(來源:Springer《高階統計量信號處理》)。
bispectrum(雙頻譜)是信號處理和高階統計分析中的一個重要概念,以下是詳細解釋:
bispectrum指雙頻譜,由前綴“bi-”(表示“雙”)和“spectrum”(頻譜)構成。它用于分析信號中兩個不同頻率成分的非線性相互作用,能夠捕捉普通頻譜(單頻譜)無法反映的相位信息和非高斯特性。
雙譜通常定義為信號的三階累積量的二維傅裡葉變換,公式為: $$ B(f_1, f_2) = X(f_1) cdot X(f_2) cdot X^*(f_1 + f_2) $$ 其中:
普通頻譜 | 雙頻譜 |
---|---|
分析單頻率成分的能量分布 | 分析兩個頻率及其和頻的相互作用 |
丢失相位信息 | 保留相位信息 |
適用于高斯過程 | 適用于非高斯/非線性過程 |
如果需要更深入的技術細節或應用案例,可以參考信號處理領域的專業文獻。
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