In Figure 11, the distribution curve flattens out at about 100 percent的简体中文翻译

In Figure 11, the distribution curv

In Figure 11, the distribution curve flattens out at about 100 percent of the current thresholds for the first window. For the second window, the distribution flattens out at about 200 percent of the current thresholds. Because the thresholds are linearly proportional to the specified threshold factors (THRESHOLD_FACTOR parameter), increasing the specified threshold factors by 0 and 100 percent effectively moves the thresholds down the trace by 0 and 100 percent, respectively. Figure 12 shows the stacked normalized amplitude distribution after increasing the threshold factors used for Figure 11. The threshold factors for the first window are unchanged and those for the second window are increased by 100 percent. The data has been re-normalized and the thresholds have been reset again at 100 percent on the plot. Neglecting numerical round-off, the data from 1 to 200 percent in Figure 7 has been compressed 1 to 100 percent in Figure 8 due to the new thresholds. The data after the thresholds is much flatter in Figure 8 than in Figure 7. Figure 12. The stacked normalized amplitude distribution after increasing the threshold factors used for each window in Figure 7 by 0 and 100 percent, respectively. Notice the number of frequency bands greater than the threshold is considerably smaller and the distributions are flatter after 100 percent than that seen in Figure 7.
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在图11中,分布曲线在第一个窗口的当前阈值的大约100%处变平。对于第二个窗口,分布以当前阈值的大约200%展平。因为阈值与指定的阈值因子(THRESHOLD_FACTOR参数)成线性比例关系,所以将指定的阈值因子增加0和100%可以有效地将阈值分别沿迹线向下移动0和100%。<br><br>图12显示了增加图11使用的阈值因子后的堆叠归一化幅度分布。第一个窗口的阈值因子不变,第二个窗口的阈值因子增加了100%。数据已重新归一化,并且阈值已在图上再次重置为100%。忽略数字舍入,由于新的阈值,图7中从1到200%的数据已压缩到图8中的1到100%。图8中阈值之后的数据比图7中的数据平坦得多。<br>图12.将用于图7中每个窗口的阈值因子分别增加0%和100%之后的堆叠归一化幅度分布。请注意,大于阈值的频带数量要少得多,并且在100%之后的分布比图7中的分布更平坦。
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在图 11 中,分布曲线以第一个窗口的当前阈值的 100% 左右变平。对于第二个窗口,分布以当前阈值的大约 200% 平展。由于阈值与指定的阈值因子(THRESHOLD_FACTOR参数)成线性成正比,因此将指定的阈值因子增加 0 和 100% 可分别将阈值向下移动 0 和 100%。<br><br>图 12 显示了在增加图 11 使用的阈值因子后,堆叠的正态振幅分布。第一个窗口的阈值因子保持不变,第二个窗口的阈值因子增加 100%。数据已重新规范化,并且阈值已重新重置为绘图上的 100%。由于新的阈值,图 7 中 1 到 200% 的数据在图 8 中压缩了 1 到 100%。阈值后的数据在图 8 中比图 7 更平坦。<br>图12.在图 7 中每个窗口使用的阈值因子分别增加 0 和 100% 后,堆叠的规范化振幅分布。请注意,大于阈值的频段数量要小得多,分布在 100% 后比图 7 所示更平坦。
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在图11中,分布曲线在第一个窗口的当前阈值的100%左右变平。对于第二个窗口,分布在当前阈值的200%左右变平。由于阈值与指定的阈值因子(threshold_FACTOR参数)成线性比例,因此将指定的阈值因子分别增加0%和100%会有效地将阈值下移0%和100%。<br>图12显示了增加图11中使用的阈值因子后的叠加归一化振幅分布。第一个窗口的阈值因子不变,第二个窗口的阈值因子增加100%。数据已经重新标准化,并且阈值在图上再次重置为100%。忽略数值舍入,由于新的阈值,图7中1到200%的数据在图8中压缩了1到100%。阈值之后的数据在图8中比在图7中要平坦得多。<br>图12。图7中每个窗口使用的阈值因子分别增加0%和100%后的叠加归一化振幅分布。请注意,大于阈值的频带数要小得多,并且分布比图7中所示的要平坦100%。<br>
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