Vibration with Non-Gaussian Noise

峰度 偏斜 噪音(视频) 实现(概率) 数学 振幅 高斯分布 帧(网络) 光谱密度 高斯噪声 算法 计算机科学 统计 物理 人工智能 光学 电信 量子力学 图像(数学)
作者
David O. Smallwood
出处
期刊:Journal of the IEST [Institute of Environmental Sciencs and Technology (IEST)]
卷期号:52 (2): 13-30 被引量:13
标识
DOI:10.17764/jiet.52.2.gh0444564n8765k1
摘要

Three methods are introduced for generating realizations of time histories with a specified auto-spectral density while controlling the kurtosis. One of the methods also allows the skewness to be specified. A second method allows large excursions (that produce large kurtosis) to be randomly distributed or almost periodic. In addition, the second method allows the average number of large excursions per unit of time to be specified. All the methods are variations of the inverse Welch method. The shape of the discrete Fourier magnitude is specified for a frame of data, thus controlling the shape of the auto-spectral density. The phase of the frame of data or the magnitude of the amplitude spectrum is modified to control the kurtosis or the skewness. The frames of data are multiplied by a window and overlapped and added to produce the realization.
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