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定義

隨機過程

隨機過程一般都會被檢視為一系列的隨機變數,或是可描述具體現象大量記錄數目。記錄可以是時間函數 {xk(t)} 或頻率 {xk(f)}。每個記錄與任何其他記錄多少都會有些不同。因此,在分析中包括所有可能的記錄就非常重要。而隨機過程則是在統計資料屬性中描述。隨機振動研究中的每個負載都是隨機過程。這些負載的模型回應也是在統計資料項式中描述的隨機過程。

自動相關性函數

隨機過程的自動相關性函數描述在不同時間的記錄值之間的相關性。它會定義為隨機變數產品的期望值 x(t),包含本身的時移版本。

方程式 1)

均方根 (rms)

均方根的值提供與隨機過程有關的能量測量。

它定義為自動相關性函數 t = 0 的值

  (方程式 2)

 其中,E 稱為期望運算子。平均值的正方根即稱為均方根或簡稱 rms。

變化

隨機過程的均平值與其平均 mx 有關。

(方程式 3)

變化的正方根稱為標準偏差。

功率頻譜密度 (psd)

功率頻譜密度已定義為隨機過程的自動相關性函數的傅立葉轉換。

(方程式 4)

功率頻譜密度描述隨機過程的能量如何在頻率域中分佈。

白色雜訊

白色雜訊訊號在所有頻率中有一致的功率頻譜密度。換句話說,訊號的能量在所有頻率中會平均分佈。

相關主題

隨機振動分析



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