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MATLAB 频域转时域代码 - elas3D Python版:源自 NIST 的 elas3D 翻译代码

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简介:
这段代码是将 MATLAB 中用于频域转换为时域的算法移植到 Python,基于 NIST 开发的 elas3D 项目。它提供了一种在Python中实现复杂信号处理的方法。 MATLAB中的代码elas3D是从NIST的“elas3D”翻译而来的Python-MATLAB版本。原始的elas3D是由美国国家标准技术研究院(NIST)的Garboczi在1978年用Fortran77编写的,该程序使用有限元方法求解线性弹性方程。 给定一个大小为Nx×Ny×Nz的离散立方体,并指定了应变边界条件(exx, eyy, exz, eyz),此代码可以解决每个节点上的应力问题,使系统的能量降至最低。需要注意的是,该算法使用了周期性边界条件。在引用和使用原始代码时,请参考其出处。 提供的MATLAB版本的代码用于以下出版物:Ken Ikeda、Eric Goldfarb 和 Nicola Tisato 在2017年的“通过无分段数字岩石物理学探究Berea砂岩的静态弹性特性”;以及 Ken Ikeda、Shankar Subramaniyan、Beatriz Quintal、Eric J. Goldfarb、Erik H. Saenger 和 Nicola Tisato 于2021年的工作。

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  • MATLAB - elas3D Python NIST elas3D
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    这段代码是将 MATLAB 中用于频域转换为时域的算法移植到 Python,基于 NIST 开发的 elas3D 项目。它提供了一种在Python中实现复杂信号处理的方法。 MATLAB中的代码elas3D是从NIST的“elas3D”翻译而来的Python-MATLAB版本。原始的elas3D是由美国国家标准技术研究院(NIST)的Garboczi在1978年用Fortran77编写的,该程序使用有限元方法求解线性弹性方程。 给定一个大小为Nx×Ny×Nz的离散立方体,并指定了应变边界条件(exx, eyy, exz, eyz),此代码可以解决每个节点上的应力问题,使系统的能量降至最低。需要注意的是,该算法使用了周期性边界条件。在引用和使用原始代码时,请参考其出处。 提供的MATLAB版本的代码用于以下出版物:Ken Ikeda、Eric Goldfarb 和 Nicola Tisato 在2017年的“通过无分段数字岩石物理学探究Berea砂岩的静态弹性特性”;以及 Ken Ikeda、Shankar Subramaniyan、Beatriz Quintal、Eric J. Goldfarb、Erik H. Saenger 和 Nicola Tisato 于2021年的工作。
  • MATLAB - controlsproject - MECA482
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    这段代码是为MECA482课程中的controlsproject项目编写的,旨在展示如何使用MATLAB将信号从频域转换至时域。适用于学习控制理论和信号处理的学生。 对于我们的项目,我们建立了一个带有反馈控制的卷扬机系统。如果需要从绞车获得稳定的角速度,则此设置非常有用。随着负载增加,保持绞盘稳定角速度所需的电压也会随之增加。 该物理系统包括一个主支撑梁、两个支撑轴承以及轴和线轴组成。扭矩由电动机施加到轴和线轴上,并且系统的角速度通过转速表进行监控。我们可以通过使用牛顿定律来对负载进行建模,其中 g 表示重力的正方向向下;Mload 代表负载的质量,而 Msh 和 Rsk 则分别表示电机轴的质量与半径;Msp 和 rsp 分别是阀芯的质量和半径;Alpha 是旋转加速度。 在控制理论方面,我们使用直流电动机系统模型进行建模。在这个模型中,输入电压被视为系统的输入值,并且输出包括电流、转矩以及速度等参数。当施加恒定的电压时,电机达到稳态的速度可以由以下公式表示:其中 KM 表示电机增益;V 代表所施加的输入电压;R 是电阻;TL 则是负载扭矩,KV 表示与输入相关的系数。
  • MATLAB - Edge-diffraction-MATLAB-toolbox: EDtoolbox 是 MATLAB...
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    EDtoolbox是一款基于MATLAB开发的边缘衍射工具箱,包含将频域数据转换为时域信号的代码。它适用于科学研究和工程领域中涉及电磁波与结构相互作用的问题求解。 EDtoolbox是Matlab的一个工具箱,用于计算与Neumann边界条件相关的外部散射问题的声反射和衍射,在时域或频域中进行处理。 从版本0.2开始,此工具箱只能处理具有外部凸诺伊曼条件的散射问题。 在频域版本中可以实现高阶衍射效果,而时域版本仅支持较低阶的衍射计算功能。 使用说明如下: 1. 将所有m文件复制到一个单独的文件夹(例如命名为“EDtoolbox”); 2. 在Matlab环境中添加此文件夹路径,比如通过命令:addpath ; 3. 从Mathworks平台下载两个必要的函数lgwt.m和DataHash.m,并将它们保存在合适的位置。注意不要把这两个文件直接存放在“EDtoolbox”目录内。 4. 获取存储库中的示例代码以帮助您熟悉这个工具箱的使用方法。 这样就可以开始利用该Matlab工具箱进行相关计算了。
  • Matlab中从——greenffts:绿色FFT
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    greenffts是一款在MATLAB环境中运行的高效程序,用于执行频域到时域的快速傅里叶变换(FFT),旨在优化计算资源利用。 在MATLAB中将频域信号转换为时域信号的代码可以这样编写。首先需要使用逆傅里叶变换函数`ifft()`来实现这一功能。确保输入数据是正确的频率响应,并且根据需求调整采样率和时间向量以正确显示结果。 示例代码如下: ```matlab % 假设F为频域信号,Fs为采样频率,T为总的持续时间 N = length(F); % 获取频域信号长度 t = linspace(0, T, N); % 创建相应的时间向量 % 应用逆傅里叶变换以得到时域信号 f_time_domain = ifft(F); figure; subplot(2,1,1); plot(t, abs(f_time_domain)); title(时域信号); xlabel(时间 (s)); ylabel(幅度); % 可视化频谱验证转换正确性(可选) F_spectrum = fftshift(abs(fft(f_time_domain))); frequencies = linspace(-Fs/2,Fs/2,N); subplot(2,1,2); plot(frequencies,F_spectrum); title(频率响应); xlabel(频率 (Hz)); ylabel(|Y(f)|); ``` 这段代码首先定义了必要的变量,然后使用`ifft()`函数计算时域信号。接着通过两个子图来展示原始的频谱和转换后的时域波形。 注意:在实际应用中,请根据具体问题调整相关参数与数据输入格式以满足需求。
  • 基于MATLAB心电图分析-ECG-analysis:用于鼠心电图分析
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    本项目提供了一套基于MATLAB的代码,专门针对小鼠心电图数据进行频域到时域的转换与分析,助力科研人员深入探究心电图特性。 MATLAB由频域变时域的代码 本页描述了我们在以下研究中使用的MATLAB脚本的代码: Steijns, F;Tossen, M;Demolder, A;Larsen, LE;Desloovere, J;Renard, P; Radermecker, L;Seger, P。De Backer,J和Sips,P,“动态心电图监测及小鼠异位搏动检测”。传感器2020年3867期。 安装: 该代码是在MATLAB R2019b中编写并测试的。 运行脚本仅需要安装Signal Processing Toolbox。 特征 开发的脚本能够分析小鼠的心电图,并提取不同的ECG参数,包括平均心率、平均RR间期和HRV(心跳变异性)。 该代码还提供了异位搏动检测功能。 用法 峰检测: R峰检测的主要功能是根据峰距离显示找到的峰和图表。 输入: - inputPath:.mat文件的完整路径 - fs:频率,单位为赫兹。强制输入参数。 - minPeakHeight:用于检测峰值的最小高度,默认值为0.5。 - minPeakDist:两个峰值之间的最小间距,默认值为50。 输出: figM
  • 基于MATLAB故障诊断特征提取
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    本代码集基于MATLAB环境,涵盖故障诊断中关键的数据分析技术,包括时域、频域及时频域特征的高效提取方法。 故障诊断过程中采用了多种特征提取方法:时域特征提取包括17个参数值(其中有量纲参数和无量纲参数),频域特征提取包括3个参数值,而时频域特征提取则包含18个参数值。所有MATLAB程序代码都配有详细的注解说明,可以直接使用原始数据运行以获得结果。
  • MATLAB
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    本教程深入讲解了如何使用MATLAB进行信号处理中的时域和频域之间的转换,涵盖傅里叶变换、信号分析及滤波技术等内容。 在MATLAB中对随机波形进行滤波处理,并将其从时域转换到频域。通过添加窗函数来优化波形的特性。
  • MATLAB中数据积分实现
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    本文章介绍了如何在MATFTB中进行数据的频域和时域积分,并提供了详细的代码示例。读者可以学习到信号处理中的重要概念和技术,适用于科研及工程领域。 积分操作主要有两种方法:时域积分和频域积分。本代码包含了这两种积分方式。
  • Matlab中从 - RangeDopplerProcessing:范围多普勒处理
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    简介:本资源提供了在MATLAB环境中进行范围-多普勒处理的相关代码,详细阐述了如何实现从频域数据向时域信号的转化过程。 该项目是我在参加RadarEngineering硕士课程期间的一部分工作内容。在项目中,我需要提供项目的声明、解释结果以及经过详细注释的代码。 项目说明书:本项目要求对1GHz脉冲多普勒雷达进行快速处理及慢速处理以生成五个运动目标的距离-多普勒图谱(DDM)。使用Matlab函数来随机生成这些目标的位置和速度。这五个目标的反射率分别为1、0.5、0.25、0.25 和 0.1,由每个目标产生的组合回波可表示为特定公式:其中t代表快速时间,m是慢速脉冲指数;b(t) 是巴克码(Barker code),k0则是雷达传播常数。
  • LFM信号和STFT谱图生成
    优质
    本项目专注于LFM信号分析,提供了一套完整的Python代码用于绘制其时域波形、频谱以及短时傅里叶变换(STFT)时频谱图,助力深入理解信号特性。 线性调频(LFM)信号的时域、频域及STFT时频谱图代码生成