【摘 要】
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通过蒙特卡罗方法得出高斯随机过程的相位概率分布类型,运用傅立叶变换进行时域信号的谱密度估计。基于时域采样原理,提出谱密度函数在频域内的采样方法,并利用傅立叶逆变换
【机 构】
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西南交通大学牵引动力国家重点实验室,西南交通大学牵引动力国家重点实验室,西南交通大学牵引动力国家重点实验室,西南交通大学牵引动力国家重点实验室 四川成都610031,四川成都610031,四川成都61
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通过蒙特卡罗方法得出高斯随机过程的相位概率分布类型,运用傅立叶变换进行时域信号的谱密度估计。基于时域采样原理,提出谱密度函数在频域内的采样方法,并利用傅立叶逆变换由谱密度函数得出轨道随机不平顺,使其符合时域分析的需要。仿真结果显示:高斯随机过程的相位符合均匀分布;轨道随机不平顺的模拟结果与频率下限和上限有很大关系,小的频率下限模拟结果表现为宽带波形,大的频率下限模拟结果表现为窄带波形,且频率上限越大,模拟结果中叠加的高频小幅成分越多。通过选择适当的模拟参数,可以使轨道随机不平顺的时域仿真结果与实测结果和频域仿真结果较好相符。
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