频率-波数谱

本研究介绍了一种方法，用于交换两幅图像的幅度谱和相位谱，并利用交换后的谱实现双谱重构。该方法包括幅度谱和相位谱的交换算法、双谱计算方法以及实验验证。实验结果表明，该方法能够有效地交换图像谱，并实现双谱重构，为图像处理和分析提供了新的可能性。

斜激波的数值模拟，还是用 Matlab 顺手。bthma.m这个文件看着像是主力选手，前、求解、后一把抓，写得挺工整的。结构清晰，注释也算友好，新手读起来不费劲。 用 Matlab 做这种模拟，不少人头疼边界条件和激波角的计算。其实这项目里已经帮你打好了地基，关键步骤全都铺上了。比如网格划分、马赫数计算，甚至可视化部分也没缺，像plot、contourf都安排上了，调试起来还挺方便。 激波模拟讲究稳定性，这里用了比较靠谱的数值方法。虽然没明确说是Euler还是有限体积法，但逻辑上看是那一挂的。时间推进也用的是传统的迭代解法，稳定性不错，收敛也快。 如果你之前接触过类似的流体模拟项目，那你应该挺

该MatLAB函数用于根据给定的阻尼比（例如，5%的临界值）生成伪谱加速度（PSA）、伪谱速度（PSV）和谱位移（SD）谱。谱坐标适用于单位质量的线弹性单自由度系统。示例demo.m文件位于压缩文件夹中，展示了如何使用该函数，并包含了PSA、PSV和SD谱的绘图功能。

基于 Python 的脉搏波数据项目，挺适合想搞点生物信号的朋友。它不光教你怎么导入和清洗数据，还一步步带你用NumPy和Pandas搞预，用matplotlib画图，再用机器学习做分类预测。脉搏波信号的心率、PTT、频域全都有覆盖，代码也蛮清晰的，新手也能上手。 脉搏波的其实就是看心跳节奏、血管弹性这些东西。像是你想知道一个人血压变化快不快，或者有没有心律不齐，就有用。数据可以是CSV、Excel格式，导进去清洗下，画几个图，你就能看到波形里的一些小秘密。 比较有意思的是它还用到了频域，用傅里叶变换把脉搏波转换一下，能看到不同时频成分，挺像音乐里频谱那一套。如果你搞过音频，这块会觉得蛮亲切。

二维弹性波模拟的 MATLAB 代码资源还挺实用的，是你搞地震、地下结构这些方向的。用的是经典的交错网格法，模拟 P 波 S 波传播，响应也快，精度也蛮高。核心逻辑清晰，跑起来不卡，适合当入门模板或者自己魔改扩展。代码实现的核心在于有限差分，适合想搞清楚数值频散怎么消除的朋友。WaveFieldNumericalSimulation(StaggeredGrid)这个文件挺关键的，建议先看下结构再跑仿真，多思路都藏里面。物理建模也比较规范，像是泊松比、剪切模量这些都有考虑，边界条件写得也挺细，模拟场景贴近实际。基本不用你手动去构建复杂的网格，参数写好就能跑。要是你用 MATLAB 还不太熟，建议

通过提出一种自适应谱聚类算法改进方案，在传统谱聚类算法的基础上，通过自适应调整核函数参数和聚类簇数，提升了算法对任意形状样本空间的聚类性能，实验验证了改进算法的有效性。

通过寻找信号与正弦曲线乘积的峰值，帮助精确测量特定范围内信号的频率。这种技术在处理真实世界数据时尤为有效，为频率测量提供了可靠的方法。详细信息可查阅我的博客：http://loluengo.blogspot.com

本数据包包含了卡尔曼滤波的教材、教学PPT、相关文献、MATLAB仿真结果及自行开发的卡尔曼滤波器，并提供详细说明。

MATLAB中的DFT源代码演示-功率谱和功率谱密度（PSD）这是展示如何实时计算功率谱（PS）和功率谱密度（PSD）的演示。我们直接使用DFT（或FFT）计算功率谱。使用MATLAB函数周期图来计算功率谱和功率谱密度。观察到：（1）功率谱等于DFT绝对值的平方。 （2）功率谱中所有功率谱线的总和等于输入信号的功率。 （3）PSD的积分等于输入信号的功率。通过周期图获得的PSD是等效噪声功率谱密度（ENPSD）。可以看到ENPSD与PS的相关系数为1 / T，等于频率分辨率或频率间隔。应当注意，功率谱是离散序列或离散连续自变量函数，而ENPSD是非离散连续自变量函数。为了强调这一点，我将茎用于

多重分形谱的matlab计算程序。用户需自行输入数据。