导读:本文包含了短时功率谱论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:功率,子波,数学分析,平均值,车速,估值,周期。
短时功率谱论文文献综述
肖中俊,周强[1]（2008）在《基于短时功率谱估计的造纸车速随机信号周期分析》一文中研究指出采用具有惯性滤波作用的短时功率谱估计方法,在牺牲部分动态特性的情况下,通过时频分析获得任意时刻车速波动信号周期或频率的统计平均值,并以强幅度的高斯白噪声和有色噪声检验以上方法的抗干扰能力。分析表明,经过惯性滤波的短时功率谱对于车速波动信号具有较好的时频分辨率,并能够将噪声与信号有效分离,获得理想的统计平均周期或频率,能够很好地应用于要求高精度和快速动态性能、现场干扰强的断纸预测控制中。(本文来源于《化工自动化及仪表》期刊2008年04期）
王丽雅,韩捷,陈磊[2]（2007）在《基于信息融合的短时矢功率谱分析方法》一文中研究指出研究了基于信息融合的旋转机械短时矢功率谱分析方法。根据单通道信号处理的不足,本文提出把全矢谱技术与短时傅里叶变换相结合,建立矢量信号的短时矢功率谱概念,导出其计算公式,阐述其图谱表达,并将其应用于实际故障诊断系统中。研究表明,短时矢功率谱可以对矢量信号的短时能量随频率、时间等的变化过程作出分析,可以应用于旋转机械故障诊断实践中。(本文来源于《机械科学与技术》期刊2007年04期）
朱利民,牛新文,钟秉林,丁汉[3]（2004）在《振动信号短时功率谱时-频二维特征提取方法及应用》一文中研究指出提出了一种基于图像处理技术的信号短时功率谱时-频二维特征提取方法,构造了一组对早期故障比较敏感的无量纲特征指标δm,δx和δ∑。理论分析和应用实例表明这些特征参数比较全面地反映了信号中早期异常冲击成分的酝酿和发展,可有效地应用于旋转机械状态监测。(本文来源于《振动工程学报》期刊2004年04期）
潘明海[4]（1998）在《基于子波变换的短时序列功率谱估计》一文中研究指出本文针对FFT算法的不足,采用了基于子波变换(Wavelet Trans-form,WT)的信号功率谱估计方法。子波变换同时具有时域、频域局部化特性,因此即使对短时序列也具有较高的频率分辨率和功率谱估计精度,其中心频率和分析带宽是随尺度变化的。本文对子波变换的基本原理和算法实现进行了比较详尽的描述,给出了基于子波变换的信号功率谱估计结果,并与FFT算法进行了比较,证明了理论分析的正确性和算法的有效性。本文的功率谱估计方法具有广泛的适用性,特别适合短时序列、时变和非平稳信号的功率谱估计。(本文来源于《制导与引信》期刊1998年01期）
戴文琪,钱忠良,范立刚[5]（1983）在《小采样数的短时信号功率谱估值》一文中研究指出最大熵谱估值具有高分辨率,短数据处理的优点。本文对典型短数据长度的单一余弦信号和两相邻近的迭加的余弦信号,在无噪声和有噪声情况下进行最大熵谱估值的计算机模拟研究。并在短数据长度下,采用很小采样数N仍可保持较高分辨率和抗干扰特性,这对许多余弦信号形式的过程数据的谱估值应用问题的实时处理具有重要意义。(本文来源于《浙江大学学报》期刊1983年03期）
短时功率谱论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
研究了基于信息融合的旋转机械短时矢功率谱分析方法。根据单通道信号处理的不足,本文提出把全矢谱技术与短时傅里叶变换相结合,建立矢量信号的短时矢功率谱概念,导出其计算公式,阐述其图谱表达,并将其应用于实际故障诊断系统中。研究表明,短时矢功率谱可以对矢量信号的短时能量随频率、时间等的变化过程作出分析,可以应用于旋转机械故障诊断实践中。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
短时功率谱论文参考文献
[1].肖中俊,周强.基于短时功率谱估计的造纸车速随机信号周期分析[J].化工自动化及仪表.2008
[2].王丽雅,韩捷,陈磊.基于信息融合的短时矢功率谱分析方法[J].机械科学与技术.2007
[3].朱利民,牛新文,钟秉林,丁汉.振动信号短时功率谱时-频二维特征提取方法及应用[J].振动工程学报.2004
[4].潘明海.基于子波变换的短时序列功率谱估计[J].制导与引信.1998
[5].戴文琪,钱忠良,范立刚.小采样数的短时信号功率谱估值[J].浙江大学学报.1983
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