Spectral Correlation (SC) has become a critical analytical instrument for assessing the second-order cyclostationarity (CS) in signals, especially for mechanical vibration signals. Nonetheless, the computational demand for computing SC is considerable. Built upon the Smoothed Cyclic Periodogram (SCP), a consistent estimator named Fast Smoothed Cyclic Periodogram (FastSCP) is proposed to address this issue. FastSCP represents the computational process of SCP through the convolution of spectral components and incorporates the Overlap-Save algorithm for accelerating. Comparison results with other fast SC estimators, including Fast Spectral Correlation (FastSC) and Faster Spectral Correlation (FasterSC), indicate that the proposed method is competitive in terms of both computational cost and memory usage, particularly when dealing with wide cyclic frequency ranges.

中文翻译：

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通过频率平均快速计算频谱相关性


频谱相关 （SC） 已成为评估信号中二阶周期平稳性 （CS） 的关键分析仪器，尤其是机械振动信号。尽管如此，计算 SC 的计算需求是相当大的。建立在平滑循环周期图 （SCP） 的基础上，提出了一个名为快速平滑循环周期图 （FastSCP） 的一致估计器来解决这个问题。FastSCP 通过谱分量的卷积来表示 SCP 的计算过程，并结合了 Overlap-Save 算法进行加速。与其他快速 SC 估计器的比较结果，包括快速频谱相关 （FastSC） 和快速频谱相关 （FasterSC），表明所提出的方法在计算成本和内存使用方面都具有竞争力，尤其是在处理较宽的循环频率范围时。