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使用MATLAB计算环境噪声互相关及测量和反转相速度图_Q代码及相关文件下载

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简介:
本资源提供利用MATLAB进行环境噪声互相关的计算方法与测量,并生成反转相速度图的Q代码及相关文件的下载,适用于科研与工程应用。 用于执行环境噪声断层扫描的 MATLAB 软件包包含两个主要部分:(1)计算环境噪声交叉谱,并测量站间相速度;(2)反演 1D 或 2D 各向同性相速图和 1D 或 2D 方位各向异性的站间速度。 第一部分涉及环境噪声及相速度的处理,包括以下步骤: - 计算频域中的环境噪声互相关,涵盖垂直、径向和横向数据。 - 处理选项:采用 Bensen 等人(2007)的方法进行归一化和光谱白化;或者使用 Ekström 等人(2009)的频率时间归一化方法。在互相关之前,地震图会经过简单的预过滤处理。 详细信息及使用说明请参考软件包内的 README 文件。

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  • 使MATLAB_Q
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    本资源提供利用MATLAB进行环境噪声互相关的计算方法与测量,并生成反转相速度图的Q代码及相关文件的下载,适用于科研与工程应用。 用于执行环境噪声断层扫描的 MATLAB 软件包包含两个主要部分:(1)计算环境噪声交叉谱,并测量站间相速度;(2)反演 1D 或 2D 各向同性相速图和 1D 或 2D 方位各向异性的站间速度。 第一部分涉及环境噪声及相速度的处理,包括以下步骤: - 计算频域中的环境噪声互相关,涵盖垂直、径向和横向数据。 - 处理选项:采用 Bensen 等人(2007)的方法进行归一化和光谱白化;或者使用 Ekström 等人(2009)的频率时间归一化方法。在互相关之前,地震图会经过简单的预过滤处理。 详细信息及使用说明请参考软件包内的 README 文件。
  • Matlab美白与MATnoise:利MATLAB进行分析
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    本研究运用MATLAB编写了美白代码并开发了MATnoise工具,用于执行环境噪声互相关的高级分析以及精确测定和逆向建模相速度。 MATLAB软件包用于执行环境噪声层析成像任务。该软件包括两个主要部分:(1)计算环境噪声互谱并测量站间相速度;(2)生成一维或二维各向同性相速图以及一维或二维方位各向异性的站间速度反转。 警告:此代码仅在使用一天中的24小时数据,并且已下采样至1Hz的情况下进行了测试。 环境噪声和相速度: a1-计算频域中垂直、径向及横向的环境噪声互相关。处理选项包括标准化与频谱增白,参照Bensen等人的方法(GJI 2007),Ekström等人提出的频率时间归一化(FTN) (GRL 2009),以及沉等人提出的方法(BSSA 2012)。 a2-绘制时域中的经验格林函数 a3-在感兴趣的区域进行操作
  • 基于MATLAB地震分析工具箱分享
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    这是一个基于MATLAB开发的互相关地震噪声分析工具箱的资源页面,提供详细的安装指南、示例代码和数据集,帮助研究人员深入探究地震学中的噪声特性。 该工具箱包含两个主要功能:一个用于估计格林函数,另一个用于测量时间延迟。此外,它还包含了准备、处理和交叉关联输入数据的子功能,以及分析、反转和绘制结果的辅助功能。所有输入值均已定义,并可以在设置文本段落件中进行更改;因此用户只需指定设置文件名作为主函数的参数即可使用工具箱的所有功能。大多数函数是用MATLAB编写而成,但也包含了一些SAC及Linux shell编写的部分。为了帮助使用者更好地理解代码的工作原理,数据样本与源代码一起分发。更多详细信息和使用方法,请参考随安装包附带的README.md文件。
  • 心率视频应_C++
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    本资源提供了一个用C++编写的视频应用程序,用于测量心率。其中包括源代码和必要的文件,方便开发者学习与研究心率监测技术。 视频脉冲检测技术中的脉冲提取可以使用第三方库OpenCV和contrib OpenVINO Sources by Smorodov以及Eigen 3及Third-party iirvpglib。更多详情与使用方法,请参阅下载后的README.md文件。
  • MATLAB
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    本代码展示了如何在MATLAB中计算信号的自相关和互相关。通过实例讲解了函数应用及参数调整方法,适用于通信系统分析和信号处理研究。 自相关和互相关的计算包括确定相关系数和相关函数。
  • 二维数组列的循 - circ xcorr:二维数组列的循Matlab
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    circ_xcorr是一款专门针对二维数组列设计的MATLAB工具,能够高效地进行循环自相关和互相关计算,广泛应用于信号处理和图像分析领域。 该程序采用输入矩阵的列,并使用 fft 方法计算这些列的自相关和互相关。结果与 xcorr 函数非常相似。此方法可用于评估重复代码序列的互相关以及其他类似调查。对于 nxm 矩阵输入,将生成一个 nxm^2 的输出矩阵。此外,程序中包含了一个等待栏以消除对长时间计算过程的不确定性。
  • MATLAB系数
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    本资源提供MATLAB绘制变量间相关系数图的代码示例,并探讨不同变量之间的相互关系及影响。 这段文字描述了使用MATLAB研究数字数据的相关性并生成图表的功能,对于有科研需求的用户具有重要的参考价值。
  • 基于MATLAB的自函数.doc
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    本文档介绍了如何使用MATLAB软件进行信号处理中的自相关和互相关的计算,并展示如何绘制这些函数的结果。 自相关函数和互相关函数的利用MATLAB计算和作图.doc 文档介绍了如何使用 MATLAB 来计算并绘制自相关函数与互相关函数。文档详细讲解了相关的理论知识,并提供了具体的代码示例,帮助读者理解和应用这些概念。通过该文档的学习,用户能够掌握在信号处理中常用的自相关和互相关分析方法。
  • ECharts地JS
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    本资源提供ECharts地图及其相关JavaScript文件的完整源代码下载,便于用户进行数据可视化开发与应用。 ECharts是由百度开源的一款基于JavaScript的数据可视化库,它提供了丰富的图表类型以适应各种数据可视化的场景需求,包括但不限于柱状图、折线图、饼图以及散点图等,并且支持地图及热力图等功能复杂的图表。 在获取到的资源中可以找到与ECharts地图功能相关的源代码。这对于理解并定制ECharts的地图来说是非常有价值的。 以下是ECharts的核心特性: 1. **易用性**:通过提供简单直观的API,开发者能够快速创建出美观的数据可视化效果,并且支持使用JSON数据来配置图表,方便数据更新和交互操作。 2. **高性能**:利用WebGL与Canvas技术实现高效的渲染性能,即使处理大量数据也能保持流畅运行。 3. **丰富的图表类型**:除了常见的基础图表外,ECharts还提供了多种专业级别的图表选项如地理地图、桑基图等以满足不同业务需求。 4. **地图支持**:内置了包括中国各省份及城市在内的多款地图,并且可以自定义开发新的地图。在获取到的源代码中,我们可以学习如何扩展或定制这些地图功能。 5. **强大的交互性**:提供了丰富的用户界面操作选项如点击、拖拽和缩放等,使用户能够更深入地探索数据。 6. **兼容性**:支持所有现代浏览器包括IE6+以及移动端设备的适配,适合用于开发响应式网页应用。 7. **社区活跃度高**:拥有一个庞大的开发者社群,提供大量示例、教程和插件以帮助解决问题或扩展功能。 在“echarts-master”压缩包中通常会包含以下结构: - `src`目录:包括ECharts的主要源代码文件如图表类、地图类及组件等。 - `demo`目录:存放了众多的实例代码,有助于理解如何使用ECharts。 - `lib`目录:编译后的库文件可以直接在项目里引用。 - `docs`目录:包含API说明文档和教程资料供参考学习。 - `build`目录:包括构建脚本与配置文件用于源码编译。 通过研究这些代码,开发者不仅能了解ECharts的内部实现机制,还能学到如何优化性能、定制图表样式甚至开发自己的组件。这对于提高数据可视化项目的质量和用户体验非常有帮助。此外对于那些正在学习JavaScript、WebGL或者数据可视化的原理的人来说,ECharts提供的开源源码是一个很好的资源选择。
  • 两函数间的
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    本文探讨了两个函数之间的互相关计算方法及其应用,并详细介绍了自相关的运算过程和意义,为信号处理与数据分析提供了理论支持。 这段文字涉及两个信号之间的运算,包括自相关与互相关的操作。