短時統計特性英文解釋翻譯、短時統計特性的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 short time statistics

分詞翻譯：

短的英語翻譯：

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

時的英語翻譯：

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

統計的英語翻譯：

【醫】 statistics
【經】 numerical statement; statistics

特的英語翻譯：

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

專業解析

短時統計特性（Short-Time Statistical Properties）指對非平穩信號（其統計特性隨時間變化）進行分析時，在短時間窗口（Short-Time Window）内計算得到的統計量。其核心思想是将長時非平穩信號分割成多個近似平穩的短時段，然後在每個時段内計算傳統平穩信號的統計特征，從而揭示信號特性隨時間的變化規律。

核心概念解析：

“短時”（Short-Time）：
- 強調分析的時間局部性。通過一個有限時間長度的分析窗口（如矩形窗、漢明窗、漢甯窗）截取信號的一部分。
- 窗口會沿着時間軸滑動或跳躍，逐段分析信號。窗口長度是關鍵參數，需在時間分辨率和頻率分辨率（或統計可靠性）之間權衡：窗口越短，時間分辨率越高（能捕捉快速變化），但頻率分辨率或統計估計的方差越大；窗口越長則反之。
“統計特性”（Statistical Properties）：
- 指在選定的短時窗口内計算出的、描述信號在該局部時間段内行為的統計量。常用特性包括：
  - 短時能量（Short-Time Energy）：窗口内信號樣本幅度平方的平均值或總和，反映信號在該時段的強度或活躍度。
  - 短時平均幅度（Short-Time Average Magnitude）：窗口内信號樣本絕對值的平均值，也是信號強度的度量。
  - 短時過零率（Short-Time Zero Crossing Rate）：窗口内信號波形穿過零電平的次數（或單位時間内的次數）。常用于語音信號中區分清音（高過零率）和濁音（低過零率），或反映信號的頻率成分。
  - 短時自相關函數（Short-Time Autocorrelation Function）：計算窗口内信號與其自身時移版本的相關性，用于基音周期檢測（語音）或頻譜估計。
  - 短時幅度/功率譜（Short-Time Magnitude/Power Spectrum）：對窗口内信號進行傅裡葉變換（通常是STFT）後取幅度平方，得到該時段信號的頻率分布（頻譜）。這是最常用的短時特性之一。
  - 高階統計量（如短時偏度、峰度）：描述信號在該時段内分布的高階特性。

應用領域：短時統計特性是分析時變信號（尤其是準平穩信號）的基礎工具，廣泛應用于：

語音信號處理（Speech Signal Processing）：端點檢測、基音檢測、清濁音判斷、特征提取（如MFCC的基礎）、語音識别、語音增強等。語音信號在10-30毫秒内通常可視為準平穩。
音頻信號處理（Audio Signal Processing）：音樂信息檢索（節奏、音高）、音頻分類、音頻事件檢測。
生物醫學信號處理（Biomedical Signal Processing）：分析心電（ECG）、腦電（EEG）、肌電（EMG）等非平穩生理信號。
通信信號處理（Communication Signal Processing）：信道估計、調制識别。
圖像處理（Image Processing）：在局部圖像塊（可視為空間域的“短時”窗口）内計算紋理統計特征。

學術引用參考：

經典教材（信號處理基礎）：
- 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 - 詳細讨論STFT及其在譜分析中的應用，涵蓋短時統計特性概念)
- Proakis, J. G., & Manolakis, D. G. (2007). Digital Signal Processing: Principles, Algorithms, and Applications (4th ed.). Pearson. (相關章節讨論确定性信號和隨機信號的短時分析)
語音信號處理專著：
- Rabiner, L. R., & Schafer, R. W. (2007). Introduction to Digital Speech Processing. Now Publishers. (清晰闡述短時能量、短時過零率等特征在語音處理中的應用)
- Quatieri, T. F. (2002). Discrete-Time Speech Signal Processing: Principles and Practice. Prentice Hall. (深入講解基于短時分析的語音信號建模與處理技術)
學術綜述/論文（示例）：
- IEEE Signal Processing Magazine 等頂級期刊常有關于時頻分析（STFT是其基礎）和語音/音頻信號處理的綜述文章，會涉及短時統計特性。可在 IEEE Xplore 數據庫檢索相關主題。

網絡擴展解釋

“短時統計特性”是一個結合時間維度和統計學概念的術語，主要用于描述在較短時間内對數據進行統計分析所呈現的特征。以下是詳細解釋：

基本定義

核心含義：指在有限時間窗口内，對信號、數據或現象進行統計分析得到的特征，例如均值、方差、頻譜等。這種分析常用于需要實時或快速處理數據的場景。
應用領域：常見于信號處理（如語音識别）、通信工程（信道分析）、環境監測（瞬時噪聲檢測）等領域。

統計特性的關鍵點

根據統計學的通用特性（參考）：

數量性：通過數值量化短時數據的分布、波動等特征。
綜合性：反映數據在時間片段内的整體規律，而非孤立點分析。

補充說明

與長期統計的區别：短時統計更關注瞬态變化，而長期統計側重趨勢和穩定性。
技術實現：通常需設定時間窗口（如毫秒級），通過滑動窗口法動态更新統計值。

如果需要具體應用案例或公式，可進一步說明領域方向以便補充。