随机振动名词解释
随机振动分析报告
随机振动分析报告1. 引言随机振动是振动工程中的重要研究领域，对于各种结构和系统的设计与分析都具有重要的意义。
本文将介绍随机振动分析的基本概念、方法和步骤，并通过一个示例来说明如何进行随机振动分析。
2. 随机振动的基本概念随机振动是指在一定时间范围内，振动信号的幅值和频率是不确定的、随机变化的。
随机振动的特点是无法通过确定性的数学模型来描述，因此需要采用统计方法进行分析。
3. 随机振动分析的步骤随机振动分析的基本步骤包括：信号采集、数据预处理、频谱分析、统计分析和模型建立等。
3.1 信号采集随机振动信号的采集可以通过传感器等设备进行。
采集到的信号需要进行滤波和采样处理，以便后续分析。
3.2 数据预处理在进行频谱分析和统计分析之前，需要对采集到的数据进行预处理。
常见的预处理方法包括去除噪声、补充缺失数据和归一化处理等。
3.3 频谱分析频谱分析是对随机振动信号进行频域分析的方法。
通过对信号的频谱特性进行分析，可以了解信号的频率分布和主要频率成分。
3.4 统计分析统计分析是对随机振动信号进行统计学特征分析的方法。
常见的统计分析方法包括均值、方差、自相关函数和互相关函数等。
3.5 模型建立通过对随机振动信号的分析，可以建立相应的数学模型，用于预测和仿真。
常见的模型包括自回归模型和自回归移动平均模型等。
4. 示例：汽车发动机的随机振动分析以汽车发动机的随机振动分析为例，介绍随机振动分析的具体步骤。
4.1 信号采集使用加速度传感器对汽车发动机进行振动信号的采集。
将传感器安装在发动机的合适位置，以获取准确的振动信号。
4.2 数据预处理对采集到的振动信号进行滤波和采样处理，去除噪声和不必要的频率成分，并将信号进行归一化处理。
4.3 频谱分析将预处理后的振动信号进行频谱分析，得到信号的频谱特性。
可以使用FFT算法将信号从时域转换为频域，并绘制频谱图。
4.4 统计分析对频谱分析得到的数据进行统计分析，计算信号的均值、方差和自相关函数等统计学特征。
随机振动课件
在机械工程领域，随机振动分析还用 于研究机械设备的动态特性和稳定性 、振动噪声和疲劳寿命等。这些研究 有助于工程师更好地了解机械设备的 性能和安全性，并采取相应的措施来 提高机械设备的稳定性和可靠性。
06
随机振动的发展趋势与 展望
新材料的应用
高强度材料
随着新材料技术的不断发展，高强度、轻质材料在随机振动 领域的应用越来越广泛。这些材料能够提高结构的刚度和稳 定性，降低振动响应，从而提高结构的可靠性和安全性。
研究时变系统在随机激励下的响应特性， 包括时变系统的随机响应计算、自适应控 制和鲁棒稳定性等问题的分析。
02
随机振动分析方法
概率密度函数法
概率密度函数法是一种基于概率论的方法，用于描述随机振动信号的概率分布特性。
通过概率密度函数，可以计算随机振动信号的统计特性，如均值、方差、偏度、峰 度等。
该方法适用于分析具有复杂分布特性的随机振动信号，如非高斯、非线性、非平稳 等。
随机振动的应用领域
01
02
03
04
航空航天
飞机和航天器的起落架、机身 等部件在着陆和发射过程中的
振动。
交通运输
铁路、公路和地铁等交通工具 的减震和隔震设计，以及车辆 零部件的振动疲劳寿命分析。
土木工程
高层建筑、桥梁和隧道的抗震 设计，以及建筑结构的振动控
制。
机械工程
机械设备和精密仪器的振动隔 离和减振设计，以及振动测试
随机振动课件
目录
• 随机振动概述 • 随机振动分析方法 • 随机振动的影响因素 • 随机振动控制技术 • 随机振动在工程中的应用 • 随机振动的发展趋势与展望
01
随机振动概述
定义与特点
定义
《随机振动基础》课件
随机振动是指具有随机特性的振动现象。本课件将介绍随机振动的基础知识， 包括其应用、分类、相关概念、数学模型、计算方法、统计特性等内容。
什么是随机振动
随机振动是在振动过程中存在不确定性的振动现象。它不仅包含确定性成分，还包含具有随机特性的成分。
随机振动的应用
随机振动在工程和科学研究领域中有着广泛的应用，包括结构动力学、地震工程、风振分析、机械系统设计等。
通过对随机振动信号的统计分析，计算平均值和 方差来描述其特性。
通过计算随机振动信号的自相关函数，了解其在 时间领域上的相关性。
通过计算随机振动信号的谱密度函数，了解其在 频率领域上的特性。
探讨随机振动信号的偏度、峭度等统计特性对振 动响应的影响。
介绍一些实际工程中的应用案例，展示随机振动 分析的重要性。
总结
• 随机振动在工程和科学领域中具有重要的应用价值。 • 随机振动的研究和发展将推动相关技术的创新和进步。 • 鼓励学习随机振动相关技术，为工程领域的发展做出贡献。
随机振动的分类
• 自由振动和强迫振动 • 线性振动和非线性振动 • 单自由度振动和多自由度振动 • 离散振动和连续振动
相关概念
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
1 随机过程
一组随机变量按照一定的时间或空间顺序排 列而形成的序列。
2 随机变量
在某个随机试验中可能的不同结果，用于描 述随机现象。
3 随机分布
随机变量的取值及其对应的概率值的分布函 数。
平稳随机过程
在统计意义下不随时 间变化的随机过程， 具有平均值和自相关 函数与时间无关。
正交展开
将随机过程分解成一 系列正交基函数的线 性组合，便于分析和 计算。
随机振动原理
随机振动原理随机振动是指振动系统在外界作用下，振动源具有随机性的振动行为。
随机振动广泛存在于自然界和工程实践中，对于了解振动系统的动态特性和进行结构动力学分析具有重要意义。
本文将介绍随机振动的基本概念、原理以及在工程领域中的应用。
1. 随机振动的基本概念随机振动是指在时间和频率上具有统计特性的振动过程。
与确定性振动不同，随机振动的振幅、频率和相位是随机变量。
随机振动可以用随机过程来描述，常用的随机过程包括白噪声、布朗运动和随机波等。
随机振动的特点是具有宽频带、能量分布均匀以及随机性强。
2. 随机振动的原理随机振动的产生主要是由于外界激励的随机性。
在工程领域中，常见的外界激励包括地震、风载和机械冲击等。
这些激励源具有随机性，因此导致了振动系统的随机响应。
随机振动的原理可以用统计力学和随机过程理论来解释，其中随机过程理论主要是用来描述随机振动信号的统计特性。
3. 随机振动的特性随机振动具有一些特殊的性质，如功率谱密度、相关函数和自相关函数。
功率谱密度是描述随机振动能量分布的函数，它反映了振动信号在不同频率上的能量大小。
相关函数是描述随机振动信号之间的相关性的函数，它可以用来刻画振动信号的相关程度。
自相关函数是描述振动信号自身相关性的函数，它可以用来分析振动信号中的周期性成分。
4. 随机振动的应用随机振动在工程领域中有着广泛的应用。
首先，随机振动在结构动力学分析中起着重要的作用。
通过对结构的随机振动响应进行分析，可以评估结构的抗震性能，指导工程设计和抗震改造。
其次，随机振动在振动信号处理和故障诊断中也有着重要的应用。
通过对振动信号的分析和处理，可以提取出故障特征，实现对设备状态的监测和预测。
此外，随机振动还广泛应用于声学、电子、通信等领域。
总结：随机振动是一种具有统计特性的振动行为，它的产生源于外界激励的随机性。
随机振动具有宽频带、能量分布均匀以及随机性强的特点。
通过对随机振动的分析，可以研究振动系统的动态特性，评估结构的抗震性能，实现对设备状态的监测和预测。
《随机振动课件全》课件
01
02
பைடு நூலகம்
03
概率密度函数
描述随机变量取值的概率 分布情况。
自相关函数
描述随机过程某一时刻的 取值与另一时刻取值之间 的相关性。
互相关函数
描述两个随机过程之间的 相关性。
随机振动的频域分析
傅里叶变换
将时域信号转换为频域信号，便于分析信号的频率成分。
频谱分析
通过对频域信号的分析，得到信号中各频率成分的幅值和相位信息。
03 随机振动的测试与实验
测试设备与传感器
测试设备
为了进行随机振动测试，需要选择合适的测试设备，包括振动台、激振器等。这些设备应具备足够的功率和频率 范围，以模拟各种实际环境中的振动情况。
传感器
传感器是用于测量振动的关键设备，包括加速度计、速度传感器和位移传感器等。选择合适的传感器需要考虑其 灵敏度、线性范围和频率响应等参数，以确保准确测量振动数据。
稳定性问题，为实际工程提供理论支持。
随机振动控制与减振
02
研究如何通过控制策略和减振技术降低随机振动对工程结构的
影响，提高结构的抗振性能。
随机振动测试与实验
03
发展先进的测试技术和实验方法，对随机振动进行准确测量和
实验验证，为理论研究提供数据支撑。
未来发展方向与趋势
跨学科交叉研究
将随机振动研究与材料科学、控 制理论、人工智能等领域进行交 叉融合，开拓新的研究领域和应
数据处理与分析
数据处理
在获得原始振动数据后，需要进行一系 列数据处理，包括滤波、去噪、归一化 和平滑处理等。这些处理有助于提取有 用的信息，并消除干扰和异常值对数据 的影响。
VS
结果分析
分析处理后的数据可以帮助理解结构的动 力学特性和行为。分析方法包括频域分析 和时域分析等，可以揭示结构的共振频率 、阻尼比和模态形状等信息。根据分析结 果，可以对结构进行优化或改进设计，以 提高其抗振性能和稳定性。
随机振动标准
随机振动标准
随机振动标准是指对于某个系统或设备在工作过程中产生的随机振动进行限定和规范的标准。
随机振动是指在一定频率范围内，振动信号的振幅和相位都是随机变化的。
在许多工程领域中，如航空航天、汽车、机械、电子等，随机振动都是一个重要的考虑因素。
随机振动标准的制定是为了保证设备在工作过程中不受到过大的振动影响，从而保证设备的正常运行和寿命。
在实际应用中，随机振动标准通常会规定振动的频率范围、振幅范围、振动的时间分布等参数，以确保设备在不同工况下都能够正常运行。
随机振动标准的制定通常会考虑到设备的工作环境、使用条件、安全性要求等因素。
不同的行业和应用领域对于随机振动的标准要求也会有所不同。
例如，对于航空航天领域的设备，由于航天器在发射过程中会受到复杂的振动影响，因此对于随机振动的标准要求会更为严格。
在实际的工程设计和制造中，遵循随机振动标准是非常重要的。
如果设备在工作过程中受到过大的随机振动影响，不仅会影响设备的性能和寿命，还可能导致设备的故障和损坏。
因此，制定合适的随机振动标准，对于保障设备的正常运行和安全性具有重要意义。
总的来说，随机振动标准的制定是为了保证设备在工作过程中不受到过大的振动影响，确保设备的正常运行和寿命。
在实际的工程设计和制造中，遵循随机振动标准是非常重要的，对于不同的行业和应用领域，随机振动的标准要求也会有所不同，因此制定合适的随机振动标准具有重要的意义。
随机振动功率谱密度 知乎
随机振动功率谱密度1.引言随机振动是一种常见的自然现象，具有广泛的应用背景。
在工程领域，随机振动现象普遍存在于各种结构物、机械系统和电子设备中。
为了理解和预测这些现象，需要采用有效的分析方法。
功率谱密度是描述随机振动特性的重要参数，对于研究随机振动具有重要意义。
本文将介绍随机振动功率谱密度的基本概念、理论、分析方法和应用。
1.1 随机振动概述随机振动是指一个或多个激励以非确定性方式作用在系统上，使得系统产生的响应具有统计性质。
随机振动的特点是具有时域和频域两个特征。
在时域中，随机振动表现为复杂的波动形式；在频域中，随机振动表现为能量的分布。
1.2 功率谱密度定义功率谱密度是描述随机振动能量在频率域上的分布。
它表示单位带宽内的能量，通常以分贝为单位表示。
功率谱密度是随机振动分析的重要工具，可以用于预测系统的响应和稳定性。
2.随机振动功率谱密度理论2.1 功率谱密度计算方法功率谱密度的计算方法主要有傅里叶变换和相关函数法。
傅里叶变换法是将时域信号通过傅里叶变换得到频域信号，从而计算功率谱密度。
相关函数法是通过测量两个时间点上的信号强度，并计算它们之间的相关函数，从而得到功率谱密度。
2.2 功率谱密度特性功率谱密度具有以下特性：(1) 功率谱密度是频率的函数，反映了随机振动在不同频率上的能量分布；(2) 功率谱密度具有归一化性质，即在整个频率范围内的积分等于1；(3) 对于稳态随机振动，功率谱密度是时间的函数，但在长期平均下，功率谱密度是恒定的；(4) 对于线性系统，功率谱密度与系统的阻尼比和自然频率有关。
3.随机振动功率谱密度分析3.1 频谱分析频谱分析是通过测量信号在不同频率上的振幅，从而得到功率谱密度的方法。
频谱分析可以用于研究随机振动的频率特性和能量分布。
通过分析频谱，可以了解系统在不同频率下的响应和稳定性。
3.2 时域分析时域分析是通过测量信号在不同时间点上的强度，从而得到功率谱密度的方法。
机械振动理论基础(第六章)__随机振动
X(t)和Y(t)，也可利用 傅里叶变换定义它们的互功率谱密度函数， 或简称互谱
S xy ( )
1 R xy ( ) 2
Rxy ( )e
i
d
(10.1.24)
其逆变换为
S xy ( )e
i
d
(10.1.25)
互谱没有自谱那样明显的物理意义，但它在
如果随机过程的均值和自相关函数与采样时
刻 t1 无关，则称随机过程为(弱)平稳过程， 对于平稳过程，均值为常数
x (t ) x
Rx (t1 , t1 ) Rx ( )
(6.1.3)
而自相关函数仅依赖时差
(6.1.4)
如果平稳随机过程的均值和自相关函数可以
S x () S0
( )
(6.1.28)
图6.3 (a) 窄带过程 (b)宽带过程
代入式（6.1.14），得到的能量为无限大，
因此理想白噪声实际上并不存在。 工程中的实际随机过程频带宽度总是有限的。 若在足够宽的有限频带上功率谱密度分布比 较均匀，则可将此过程近似地当作理想白噪 声以简化计算。
S x ( ) 0
S x ( )
Rx ( )(cos i sin )d
可见S x ( )也是
2 Rx ( ) cosd
0
(6.1.16) 的偶函数。与此类似，式
(6.1.12)可写为
R x ( )
1
0
S x ( ) cos d
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"脉冲响应函数" 英文对照impulse response function;"脉冲响应函数" 在学术文献中的解释1、h(t)是在初始时刻作用以单位脉冲而使单自由度系统产生的响应,所以称为脉冲响应函数.1·1·2频率响应函数H(ω)=1k-ω2m+iωcH(ω)是角频率为ω的单位简谐激励所引起的结构稳态简谐响应的振幅,称为频率响应函数,也称为转换函数文献来源2、Yεi,jtt+s作为时间间隔s的一个函数,度量了在其他变量不变的情况下Yi,t+s对Yj,t的一个脉冲的反应,因此称为脉冲响应函数文献来源"频率响应函数" 英文对照frequency response function;"频率响应函数" 在学术文献中的解释1、频率响应函数是指系统输出信号与输入信号的比值随频率的变化关系它是衡量高速倾斜镜工作性能的一个重要指标.通过抑制谐振峰可以改善高速倾斜镜的使用性能文献来源2、经傅利叶变换,得到频域内的导纳(一般用速度导纳来表示)表达式Hv(ω)=v(ω)F(ω)=jω-ω2M+jωC+K(2)H(ω)又称为频率响应函数文献来源3、y（t）＝A0eiωty（t）＝iωA0eiωt（6）将（6）代入（3）得A0eiωt（RCiω＋1）＝Ajeiωt（7）和A0Aj＝1RCiω＋1＝U（iω）（8）U（iω）称为频率响应函数文献来源"传递函数" 英文对照transfer function of; transfer function; transfer function - noise;"传递函数" 在学术文献中的解释1、由于传递函数的定义是两个拉普拉斯变换之比,所以使用时必须准确知道传递函数的类型,即,是位移、速度,还是加速度传递函数,才能避免出错文献来源2、而传递函数的定义是两个分量之比为两个传感器之间优势波的传递函数.它给我们的启发是任取两个已知传感器组成一个传递函数通过分析传递函数的特征可以判断两个分量的优势波和非优势波文献来源3、而传递函数的定义是两个分量之比为两个传感器之间优势波的传递函数.它给我们的启发是任取两个已知传感器组成一个传递函数通过分析传递函数的特征可以判断两个分量的优势波和非优势波文献来源4、线性时不变系统(LinearTimeInvariantSystem简称为LT.I系统)的传递函数可以定义为:在零初始条件下输出量的拉普拉斯变换式与输入量的拉普拉斯变换式之比文献来源5、一s),这万关系一般称为传递函数.传递函数一般以实验或现场实测资料为基础提出简化的表达式或直接利用实测曲线形式.当实测的传递函数形式复杂时,则需利用平衡条件和协调原则,通过反复试算以求桩身轴向力和桩侧摩阻力(即位移协调法)文献来源6、一对傅氏变换,即H(ejω)=F[h(n)]=∑∞n=-∞h(n)e-jωn(5a)h(n)=12π∫π-πH(ejω)·eωndω(5b)在线性系统理论中,将零初始状态下系统的输出和输入的Fourier变换的比值定义为系统的频响函数(Laplace变换的比值称为“传递函数”)文献来源7、（3）传递函数的定义是在、条件下,、系统输出拉氏变换与.拉氏变换之比.（4）提高系统的开环增益可以降低、,但是这样会降低系统的文献来源8、当初始条件为零时,其传递函数定义是.该系统总的开环传递函数以）二Gl （）＊.（）·输出的拉氏变换_._、_._._文献来源9、其传递函数定义为:.f_、李一i‘n、乙)=山Cjzi=0s(t一门=591盯一详妙))J 式中sgn(.)代表一个限幅器,f(.)是由信道传递函数,噪声分布以及均衡器阶数共同决定的最优决策函数文献来源10、传递函数是指对一个线性非时变系统系统零状态响应的拉氏变换与激励的拉氏变换之比.由于电路简单只需简单调节频率范围及灵敏度即可工作调节方法及过程不再赘述文献来源11、f(·)称为传递函数.每个节点的传递函数f(x)是没有定式的,通常是在(0,1)或(-1,1)内连续取值的单调可微分的函数,常用指数或正切等一类S状曲线(sigmoid)来表示12、单位阶跃响应的拉氏变换称为传递函数.文献来源13、9)单位阶跃响应的拉氏变换称为传递函数.10)系统的极点分布对系统的稳定性是有比较大的影响的.11)直流信号的傅立叶频谱是冲击函数文献来源14、(:)则传递函数可定义为:、.户J一、.了Z口吸、一z‘、G(s)=据此定义以两相四拍混合式步进电机为例两相同时励磁情况如图3一4所示转子稳定平衡位置处于“一合处文献来源15、f()称为传递函数.神经元网络是由大量的神经元广泛互连而成的网络.根据连接方式的不同,神经网络可分为两大类:没有反馈的前向网络和相互结合型网络文献来源16、这些非线性弹簧的应力-应变关系,即表示桩侧阻力qs(或桩端阻力qp)与位移s的关系,一般称为传递函数.文献来源17、_厂(-)称为传递函数.1-2BP学习算法及其修正设输入学习样本为P个,即x’,jf2,.,r,其对应的教师为,l,产,.,广,将实际输出文献来源18、这些非线性弹簧的应力-应变关系,即表示桩侧阻力qs(或桩端阻力qp)与位移s的关系,一般称为传递函数.第2类模型是由毛细管束排列模型化,通常称为毛细管或网络模型[36]文献来源19、)称为传递函数.3傅立叶变换及脉冲响应方法传递函数在脉冲响应分析中具有重要作用.利用以下三个公式可以确定图像上每个像素代表的实际大小,Rs 即是最终求得的值[4,5]文献来源20、f(ui)——单调上升的有限值函数,称为传递函数.f(ui)通常取如下非线函数的形式:f(ui)=11+eui(2)式中,为非线性因子文献来源21、5),这一关系一般就称为传递函数.利用已知的桩侧和桩底荷载的传递函数,求解传传递函数的基本微分方程窘=丧出,如0一A口Ep‘、‘’～‘式中,u为桩截面周长22、…,n)是从其它细胞传来的输入信号,iθ为阈值,wji表示从细胞j到细胞i 的连接权值,f(·)称为传递函数.在进行普通高校大学生身体素质测试评估中,设y为学生评估成绩,x=[x1,x2文献来源23、厂一——称为传递函数.对每一频率分量人将式(1-5)对甲进行积分JP人)一]入(人,叨印一厂(人)1S..p+ct(t=l,2,.,nip>0)(l)式(1)称为p阶自回归模型,记为AR(p)文献来源振动" 英文对照vibration; oscillation; vibrating;"振动" 在工具书中的解释1、房中家所谓女子“八动”之一。
指身体发生震颤。
《长沙马王堆医书研究专刊·养生方》:“八动:……八曰振动”,“振动者,欲人久持也”。
查看全文2、物体或其部分沿直线或曲线在其平衡位置附近所做的往复运动。
这种往复运动在固体、气体和液体中均能发生。
在工农业生产中,机械摩擦、电动工具、交通运输工具作业时均发生振动。
振动在一定条件下能造成人畜的振动性损害,影响其健康。
查看全文3、物体按一定的速率作往复的在宏观上并无明显位移的运动,称为振动。
从设计与人类工程学的角度出发主要考察它对人类身、心的各种影响。
振动对人的影响主要分为生理的与心理的两个方面。
在生理上,随着振动激烈程度的增加,会出现腹部不适、脊椎疼痛以至血尿等生理损伤。
在心理上,随着振动的加剧会出现三个阶段:(1)振动的感知;(2)......查看全文随机振动" 英文对照of random vibration;"随机振动" 在学术文献中的解释1、随机振动是指不能用确定性函数描述运动规律,必须用概率、统计方法表述随机过程重要特征的一种振动.这种振动不可预测,在相同条件下也不重复,具有明确的随机性文献来源2、1随机振动及其产生原因测试工程中将不确定的振动称为随机振动.它和确定性振动的区别在于：随机振动是随时间作无规律的振动它不能用确定的函数来描述只能用概率统计方法来描述无法预测振动量（如位移、速度、加速度等）在未来时刻的准确值文献来源3、与车辆情况类似的这类振动就称为随机振动.描述车辆随机振动的振动量通常取它的加速度.通过试验获得的加速度-时间曲线(y¨-t曲线)称为样本函数,如图1所示modal parameter;"模态参数" 英文对照1、在这一模态坐标中的固有频率、阻尼、质量、刚度等称为模态参数.由所得的模态参数来定义的一种模型即为模态模型.各阶固有频率下模型各部位的位移即为模态振型.根据上述模态参数对结构动态特性进行的分析即为模态分析文献来源2、所谓模态参数是指在保守系统中结构的固有频率、主振型、广义质量、广义刚度和模态阻尼比.这里仅用固有频率、主振型两个参数来确定客车的模态特性文献来源3、在模态理论中固有频率和固有振型统称为模态参数.根据线性空间理论N个振型φii＝12.N构成了一个N维的模态空间是该空间的完备基文献来源"模态参数" 在学术文献中的解释power spectrum density function; power spectral density function;"功率谱密度函数" 英文对照1、从频域来说,不是频谱,而是均方谱密度函数,习惯上称为功率谱密度函数.功率谱密度函数,对于单个过程称为自功率谱密度函数(简称自谱密度).对于两个过程之间来说,称为互功率谱密度函数(简称互谱密度函数)文献来源"功率谱密度函数" 在学术文献中的解释auto correlation function; autocorrelationfunction;auto-correlationfunction;autocorrelationfunctions;自相关函数" 英文对照1、用影像上不同点的密度相关程度来定量地表示影像颗粒特征的方法。
能表示颗粒的空间结构特性。
用显微密度计扫描一片灰均匀影像,将所有相距为τ的两点处密度偏差乘积的平均值,作为τ的函数作图,就得到自相关函数。
τ= 0时的值即均方根颗粒度中的密度波动均方根偏差值,而与RMIS颗粒度相应。
查看全文2、平稳序列的重要数字特征之一.用它度量平稳时间序列现实x t与延迟k的现实x t+k的相关程度.设时间序列x t(t=0,±1,±2,…)是平稳序列,称函数"自相关函数" 在工具书中的解释为平稳序列x t的自相关函数.平稳性保证了自相关函数ρk</SU......< TD>查看全文"自相关函数" 在学术文献中的解释1、自相关函数定义为:Rc(:)一《f(t)f(t一丁)dt(2.2.3.1)f(t)为捕获系列也常用互相关函数定义为:Ree(二)C(t)表示文献来源2、对于散射光强信号I(t),其自相关函数定义为:G(τ)=lim T→∞12T∫T-TI(t)I(t+τ)dt(13)对应于(8)式,可得单分散超细颗粒散射光强的时间自相关函数为:G(τ)=1+exp(-2Dq2τ)(14)这一形式通常比(8)式容易分析文献来源3、一般的自相关函数的定义是：在时域上设某一信号s.厂则其自相关函数RO记为＊一k十文献来源4、n)的自相关函数可被定义为:E[H*(f.n)H(f+Δf.n+m)]=∫∞-∞Rh(τ.m)e-j2πΔfτdτ(5)这里E[h*(τ.m)h(τ.n+m)]=Rh(τ文献来源相干函数" 英文对照coherence function;"相干函数" 在工具书中的解释1、亦称相干.简称相干.两过程在各频率上分量间的线性相关程度.设h12(ω)是平稳二元时间序列x t＝(x1t,x2t)T的互谱,h11(ω)和h22(ω)分别是x1t和x2t的自谱.称函数查看全文"相干函数" 在学术文献中的解释1、H1(f)和H2(f)则为频响函数的两种表达形式,H1(f)和H2(f)的比值称为相干函数,它表明响应信号和力信号之间的相干程度文献来源自功率谱密度。