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Hankel变换:本目录中的MATLAB例程使用数字滤波进行0阶和1阶Hankel变换。

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简介:
这段代码集合包含了用于执行0阶和1阶Hankel变换的MATLAB程序,采用数字滤波技术实现高效计算。适用于工程与科学领域的信号处理和数据分析任务。 此目录中的 MATLAB 例程通过数字滤波实现 0 阶和 1 阶 Hankel 变换。这些例程基于 Walt Anderson 的 Fortran 程序,该程序发布为: Anderson, WL, 计算机程序数值积分 Adaptive Digital 对 0 阶和 1 阶的相关 Hankel 变换过滤。地球物理学,44(7):1287-1305。 此代码中使用的实际权重来自最初于 1979 年发布的代码的更新版本。 例程 hankel0 计算 0 阶变换。程序 hankel1 计算一阶变换。例程 hankel01 同时计算两种变换。测试脚本对具有已知转换的五个函数进行转换,并将结果与已知的精确值进行比较。函数 c1 到 c5 是由 test 转换的五个函数。

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  • HankelMATLAB使01Hankel
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    这段代码集合包含了用于执行0阶和1阶Hankel变换的MATLAB程序,采用数字滤波技术实现高效计算。适用于工程与科学领域的信号处理和数据分析任务。 此目录中的 MATLAB 例程通过数字滤波实现 0 阶和 1 阶 Hankel 变换。这些例程基于 Walt Anderson 的 Fortran 程序,该程序发布为: Anderson, WL, 计算机程序数值积分 Adaptive Digital 对 0 阶和 1 阶的相关 Hankel 变换过滤。地球物理学,44(7):1287-1305。 此代码中使用的实际权重来自最初于 1979 年发布的代码的更新版本。 例程 hankel0 计算 0 阶变换。程序 hankel1 计算一阶变换。例程 hankel01 同时计算两种变换。测试脚本对具有已知转换的五个函数进行转换,并将结果与已知的精确值进行比较。函数 c1 到 c5 是由 test 转换的五个函数。
  • hankelfortran序.zip_hankel_hankelfortran编
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    本资源提供Hankel变换的Fortran语言实现代码及应用示例,适用于科研中信号处理与滤波算法开发。下载后可直接编译运行进行实验验证和深入研究。 该资料对于使用Fortran语言进行Hankel滤波编程具有较好的实用价值。
  • Hankel及其逆高效实现——基于MATLAB开发
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    本文探讨了如何利用MATLAB工具高效地实现Hankel变换及其逆变换,并分享了具体的算法设计和优化策略。 n 阶汉克尔变换以高效的方式处理旋转对称输入信号。特别地,0阶汉克尔变换与二维傅立叶变换在旋转对称输入情况下等价。此包提供了四种实现方法:使用矩阵乘法直接积分执行 n 阶汉克尔变换的 hat 和 ihat;通过预先计算贝塞尔核来处理 0 阶汉克尔变换的“ht”和“iht”;以及用于整数阶 n 的准离散 Hankel 变换的 “dht” 和 “idht”。此外,“fht”和“ifht”实现了针对任意 n 值的准快速 Hankel 变换。更多详细信息,请参考相关文档。 对于实现细节,可以参阅在线提供的说明文件以获取更深入的理解。
  • HankelMatlab代码-PyHank:享美食般体验
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    PyHank是一款基于Python实现的高效Hankel变换工具包,旨在为科研人员和工程师提供简洁、易用的接口。无论你是数学建模还是信号处理领域的专家,PyHank都能让你的编码过程如同享受美食一般轻松愉快。欢迎探索与贡献! PyHank是一个基于Python的准离散汉克尔变换实现,由Manuel Guizar-Sicairos 和 Julio C. Guitierrez-Vega开发。该代码依据他们在《Journal of the Optical Society of America》A21(1)53-58 (2004)上发表的文章“计算用于传播光波场的整数阶准离散汉克尔变换”进行编写。 PyHank主要用于需要离散汉克尔变换的情况,类似于傅里叶变换中的FFT。它处理存储在NumPy数组中的函数,并且对于那些希望操作可调用函数的用户来说,可能会对Steven Murray的工作感兴趣。 我已广泛使用此代码来进行径向对称光束的传播方法计算,在这种情况下,非对称系统中使用的x和y上的2DFFT被r上的1DQDHT所替代。这减轻了计算负担,并允许进行更大规模的模拟实验。PyHank的设计受到了Adam Wyatt工作的启发。
  • 汉克尔(Hankel,order,r,f,dstruct,rerr,aerr)-matlab开发
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    本MATLAB工具箱提供汉克尔变换及其逆变换的功能,支持指定阶数和误差控制。适用于信号处理与工程领域数据分析。 此函数计算定义为从0到无穷大积分的Hankel变换, 其形式是∫f(x,dstruct)J_sub_order(xr)dx,其中J_sub_order表示第一类贝塞尔函数且阶数可以是0或1。变量dstruct用于向用户提供的复杂函数f传递数据。变量rerr和aerr则作为相对误差与绝对误差被传递给Matlab的积分函数。该算法通过在Bessel函数零交叉点进行数值积分来获取部分积分,然后利用Padé近似法对这些结果求和。这种方法通常比数字滤波器算法更精确,并且可以处理某些明确但发散的积分情形,例如当f(x)=x时的情况。
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    本简介探讨了在MATLAB环境下实现分数阶傅里叶变换的方法与应用,深入分析其算法原理及其在信号处理和光学领域的实际用途。 压缩包里包含原图和水印图片,可以使用。只是不确定是否是参数调整的问题导致效果不是很好。
  • MATLAB傅里叶
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    本文介绍了在MATLAB环境下实现分数阶傅里叶变换的方法与应用,探讨了其理论基础及编程实践技巧。 分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)是一种扩展了传统傅里叶变换的概念,在信号处理和图像分析等领域具有广泛的应用价值。MATLAB作为一种强大的数值计算与数据可视化工具,是实现分数阶傅里叶变换的理想选择。本段落将深入探讨分数阶傅里叶变换的基本原理、在MATLAB中的具体实现方法及其应用场景。 FRFT源于经典傅里叶变换的概念,是对信号进行频域分析的一种方式。传统傅里叶变换能够把时间域的信号转换为频率域表示形式,而FRFT提供了一种介于时间和频率之间的全新视角。它的主要特点是阶数可以取任意实数值,而不局限于整数范围之内。这种特性使得FRFT能够在揭示信号局部特性和时频分布非局部分布方面具有独特优势。 在MATLAB中实现分数阶傅里叶变换通常需要利用特定的函数或算法来完成。比如可以通过离散分数阶傅里叶变换(Discrete Fractional Fourier Transform, DFRFT)的方法来进行具体操作,包括以下几个步骤: 1. **定义参数**:首先确定一个实数α作为变换的阶数,这个值决定了变化的程度。 2. **计算矩阵W**:根据选定的α值构建分数阶傅里叶变换所需的复系数矩阵W。 3. **应用变换**:通过将原始信号与FRFT矩阵相乘来执行转换操作,在MATLAB中这一步骤可以通过简单的矩阵运算实现。 4. **逆向恢复原信号**(可选):如果需要,可以利用相反的分数阶傅里叶变换以复原原来的信号。 在实际应用方面,FRFT的应用场景包括但不限于: - **去噪处理**:通过捕捉信号中的局部特征来有效去除噪声,同时保持关键信息不受影响。 - **图像增强与修复**:在提取和分析图像中重要的局部属性时表现出色,在改善图像质量和恢复受损图片上尤其有用。 - **通信系统优化**:为检测和解调通信信号提供更加灵活的手段,特别是在频域与时域之间的转换方面表现卓越。 - **非线性系统的动态特性研究**:对于探索复杂非线性动力学行为具有独特的优势。 通过学习并理解用于实现这些功能的相关MATLAB代码,可以进一步掌握分数阶傅里叶变换的具体计算方法,并将其应用于实际项目中。实践是检验理论的最佳途径之一,在处理不同类型信号的过程中不断试验和优化算法能够加深对这一技术的理解与应用能力。
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