前言 今天讲下地震信号中相关子波的零相位化过程 子波整形 子波的振幅不变，改变相位谱的滤波器，以达到子波形状改变的过程称为子波整形或整形滤波 子波零相位化 假设相关子波的时间序列表示为 w(t)，则相关子波的频谱可表示为...： [4xevzsxhg7.png] 令相位谱 [mq72gr9c4h.png]，可得 [a6ns0rkbfo.png]，即为子波原有振幅谱，对它做傅里叶逆变换，得到零相位子波（时域）： [e0brw5i6en.png...] 很明显，相位谱被消除了，因而称为去相位滤波。...= f(n) ，使用卷积公式就可得到零相位化后的子波时域序列： [uuyjnbwbhr.png] 这种零相位化处理对于地震信号常用于反卷积的最终剖面，来提高分辨率和方便剖面对比的一个措施。...应用说明：实际应用中出现的大都是时间序列的数据，只要对时间序列进行傅里叶变换，获得振幅频谱后，两者相除，再对结果进行共轭处理，就是所要的零相位滤波器；当然我们直接用振幅频谱就是我们所要的零相位后的频域数据
看到这个标题有些朋友表示很不解，为什么是之九，不是第十二吗？...注2：b）部分高端玩家会问，按照图1的总结，时域转换为频率域时除了幅频谱以外还应有相位谱才对，而在图2中却没有相位谱。绝大数文章做FFT的时候都只考虑了其中的幅频谱，而丢掉了相位谱。...部分文献为了捡回这部分信息，采用了动态ALFF的方法。但是笔者认为这种方法没有直接用相位谱来得好。 小目标3：为什么要（为什么不要）计算ALFF？ a）为什么要： 为什么要用ALFF来刻画大脑呢？...还是死磕定义：低频振幅。振幅可以代表着大脑活动强度。而BOLD机制告诉我们，大脑激活和不激活可以通过BOLD信号强度来反映。...为什么不直接滤波后取平均，得到一个振幅数值作为笔者定义的ALFF呢？为什么要转换到频域再平均呢？
主要结论并不奇怪，低频分量的功率谱中有一个清晰的峰值是对任何CFC模式进行有意义解释的先决条件。我们的文献综述显示，即使是这些众所周知的条件，在文献中也总是不满足，导致对相位和振幅的强烈过度解释。...因此，文献中通常选择的某些参数值会使CFC测量偏向于获得假阴性结果。 图2 数学分解和滤波带宽是推断和解释CFC存在的关键参数。...高频活动的增加和低频刺激的锁相结合足以在标准的CFC分析中获得显著结果。因此，在大脑中任何地方测量到的相位幅度耦合可以潜在地用对相位和幅度的共同影响来解释，而不需要低频振荡的相位调制高频活动的功率。...由于波段的功率直接影响它们可以调制或被调制的范围，因此CFC相关性的变化可能是功率谱变化的直接结果。例如，观测到的CFC的变化可能源于功率变化影响相位和振幅变量的信噪比及其相关性。...那些只针对相位相位或振幅振幅耦合发表的方法用蓝色字体突出显示，据我们所知，那些还没有实现的可行方法用红色字体突出显示。
因为频谱只代表每一个对应的正弦波的振幅是多少，而没有提到相位。...基础的正弦波A.sin(wt+θ)中，振幅，频率，相位缺一不可，不同相位决定了波的位置，所以对于频域分析，仅仅有频谱（振幅谱）是不够的，我们还需要一个相位谱。那么这个相位谱在哪呢？...小红点是距离频率轴最近的波峰，而这个波峰所处的位置离频率轴有多远呢？为了看的更清楚，我们将红色的点投影到下平面，投影点我们用粉色点来表示。...下次偷看女生裙底被发现的话，可以告诉她：“对不起，我只是想看看你的相位谱。” 注意到，相位谱中的相位除了0，就是Pi。...另外值得注意的是，由于cos（t+2Pi）=cos（t），所以相位差是周期的，pi和3pi，5pi，7pi都是相同的相位。人为定义相位谱的值域为(-pi，pi]，所以图中的相位差均为Pi。
频谱通常用图形表示，横轴表示频率，纵轴表示该频率成分的幅值。 幅度谱：表示不同频率成分的强度。 相位谱：表示不同频率成分的相位。 一个示意图 连续谱：非周期信号的频谱通常是连续的。...离散谱：周期信号的频谱是离散的，只有在谐波频率处有非零值。 功率谱密度：表示信号功率在不同频率上的分布。 又分为三种不同的谱类型。 谐波，就是频率是基波频率整数倍的波。...因为连续可以无限展开，但是离散的时候因为周期的问题就会变得不一样。另外在变换和级数里面用的特征函数也不一样。...在离散的级数变换里面使用的是虚指数： x(t) = Ae^(jωt) 虚指数信号的幅度保持不变，仅有相位随时间变化。 A：振幅，表示信号的强度。 j：虚数单位，满足j² = -1。...看这个例子，1和2就可以统一起来 离散频率是相对于连续频率而言的。在连续时间信号中，频率可以取任意实数值；而在离散时间信号中，频率的取值范围是有限的，且是离散的。
因为频谱只代表每一个对应的正弦波的振幅是多少，而没有提到相位。...基础的正弦波A.sin（wt+θ）中，振幅，频率，相位缺一不可，不同相位决定了波的位置，所以对于频域分析，仅仅有频谱（振幅谱）是不够的，我们还需要一个相位谱。那么这个相位谱在哪呢？...小红点是距离频率轴最近的波峰，而这个波峰所处的位置离频率轴有多远呢？为了看的更清楚，我们将红色的点投影到下平面，投影点我们用粉色点来表示。...下次偷看女生裙底被发现的话，可以告诉她：“对不起，我只是想看看你的相位谱。” 注意到，相位谱中的相位除了0，就是Pi。...另外值得注意的是，由于cos（t+2Pi）=cos（t），所以相位差是周期的，pi和3pi，5pi，7pi都是相同的相位。人为定义相位谱的值域为（-pi，pi］，所以图中的相位差均为Pi。
我们知道，复数a+bj在坐标系中表示为（a,b），故而复数具有模和角度，我们都知道快速傅里叶变换具有 “振幅谱”“相位谱”，它其实就是通过对快速傅里叶变换得到的复数结果进一步求出来的，...那这个直接变换后的结果是不是就是我需要的，当然是需要的，在FFT中，得到的结果是复数， （3）FFT得到的复数的模（即绝对值）就是对应的“振幅谱”，复数所对应的角度，就是所对应的“相位谱”，现在可以画图了...注意：我们在此处仅仅考虑“振幅谱”，不再考虑相位谱。 我们发现，振幅谱的纵坐标很大，而且具有对称性，这是怎么一回事呢？...4、将振幅谱进行归一化和取半处理 先进行归一化 normalization_y=abs_y/N #归一化处理（双边频谱） plt.figure() plt.plot(x,normalization_y...这就是我们最终的结果，需要的“振幅谱”。
因此用FFT对信号做谱分析，只需考察0~Nyquist频率范围内的福频特性。若没有给出采样频率和采样间隔，则分析通常对归一化频率0~1进行。...只有数据点数足够多时才能分辨其中的频率成分。 第二： 相谱 （相位谱和频率普是回事儿，想着把频谱中的幅值部分换成相角就可以了） 由于没有找到具体的理论，就举几个例子说明一下。...第三：功率谱 matlab实现经典功率谱估计 fft做出来是频谱，psd做出来是功率谱；功率谱丢失了频谱的相位信息；频谱不同的信号其功率谱是可能相同的；功率谱是幅度取模后平方，结果是个实数 matlab...中自功率谱密度直接用psd函数就可以求，按照matlab的说法，psd能实现Welch法估计，即相当于用改进的平均周期图法来求取随机信号的功率谱密度估计。...事实上，在图象处理中，自相关和互相关函数的定义如下：设原函数是f(t)，则自相关函数定义为R(u)=f(t)*f(-t)，其中*表示卷积；设两个函数分别是f(t)和g(t)，则互相关函数定义为R(u)=
因为频谱只代表每一个对应的正弦波的振幅是多少，而没有提到相位。...基础的正弦波A.sin(wt+θ)中，振幅，频率，相位缺一不可，不同相位决定了波的位置，所以对于频域分析，仅仅有频谱（振幅谱）是不够的，我们还需要一个相位谱。那么这个相位谱在哪呢？...小红点是距离频率轴最近的波峰，而这个波峰所处的位置离频率轴有多远呢？为了看的更清楚，我们将红色的点投影到下平面，投影点我们用粉色点来表示。当然，这些粉色的点只标注了波峰距离频率轴的距离，并不是相位。...另外值得注意的是，由于cos（t+2Pi）=cos（t），所以相位差是周期的，pi和3pi，5pi，7pi都是相同的相位。人为定义相位谱的值域为(-pi，pi]，所以图中的相位差均为Pi。...经常有理工科的学生为了跟妹子表现自己的学术功底，用这个公式来给妹子解释数学之美：”石榴姐你看，这个公式里既有自然底数e，自然数 1 和0，虚数i还有圆周率 pi，它是这么简洁，这么美丽啊！
因为频谱只代表每一个对应的正弦波的振幅是多少，而没有提到相位。...基础的正弦波A.sin(wt+θ)中，振幅，频率，相位缺一不可，不同相位决定了波的位置，所以对于频域分析，仅仅有频谱（振幅谱）是不够的，我们还需要一个相位谱。那么这个相位谱在哪呢？...小红点是距离频率轴最近的波峰，而这个波峰所处的位置离频率轴有多远呢？为了看的更清楚，我们将红色的点投影到下平面，投影点我们用粉色点来表示。...另外值得注意的是，由于cos（t+2Pi）=cos（t），所以相位差是周期的，pi和3pi，5pi，7pi都是相同的相位。人为定义相位谱的值域为(-pi，pi]，所以图中的相位差均为Pi。...经常有理工科的学生为了跟妹子表现自己的学术功底，用这个公式来给妹子解释数学之美：”石榴姐你看，这个公式里既有自然底数e，自然数 1 和0，虚数i还有圆周率 pi，它是这么简洁，这么美丽啊！
因为频谱只代表每一个对应的正弦波的振幅是多少，而没有提到相位。...基础的正弦波A.sin(wt+θ)中，振幅，频率，相位缺一不可，不同相位决定了波的位置，所以对于频域分析，仅仅有频谱（振幅谱）是不够的，我们还需要一个相位谱。那么这个相位谱在哪呢？...小红点是距离频率轴最近的波峰，而这个波峰所处的位置离频率轴有多远呢？为了看的更清楚，我们将红色的点投影到下平面，投影点我们用粉色点来表示。当然，这些粉色的点只标注了波峰距离频率轴的距离，并不是相位。...下次偷看女生裙底被发现的话，可以告诉她：“对不起，我只是想看看你的相位谱。” 注意到，相位谱中的相位除了0，就是Pi。...另外值得注意的是，由于cos（t+2Pi）=cos（t），所以相位差是周期的，pi和3pi，5pi，7pi都是相同的相位。人为定义相位谱的值域为(-pi，pi]，所以图中的相位差均为Pi。
，提出了由场振幅和场相位耦合效应导致的线宽增强因子。...即相位和振幅会相互影响从而使线宽展宽。...自发辐射光的相位和振幅会瞬时改变；而振幅又会反过来影响相位的大小。 EML和DML两种激光器，到底有什么不一样？...通过利用上图中构建三角形，利用三角公式可以推出来自身相位的变化（公式1），通过三角公式和速率方程可以推出振幅的改变导致的光场相位的变化（公式2） （1） （2） （3） 第一项是常数项，第二项是线宽展宽...用硅基的外腔来做有两个好处：一是硅基外腔损耗小；二是外腔用来增加腔长；这两个特点都可以用来压窄线宽。 增加腔长 增加腔长分为增加物理腔长和增加有效腔长。
，而且，后面还会加入维基没有表示出来的另一个谱——相位谱。...---- 下面我们继续说相位谱： 通过时域到频域的变换，我们得到了一个从侧面看的频谱，但是这个频谱并没有包含时域中全部的信息。因为频谱只代表每一个对应的正弦波的振幅是多少，而没有提到相位。...基础的正弦波A.sin(wt+θ)中，振幅，频率，相位缺一不可，不同相位决定了波的位置，所以对于频域分析，仅仅有频谱（振幅谱）是不够的，我们还需要一个相位谱。那么这个相位谱在哪呢？...小红点是距离频率轴最近的波峰，而这个波峰所处的位置离频率轴有多远呢？为了看的更清楚，我们将红色的点投影到下平面，投影点我们用粉色点来表示。...另外值得注意的是，由于cos（t+2Pi）=cos（t），所以相位差是周期的，pi和3pi，5pi，7pi都是相同的相位。人为定义相位谱的值域为(-pi，pi]，所以图中的相位差均为Pi。
Eigenmaps 和表示学习的密切关联可以回溯到 spectral clustering [Shi & Malik, 2000] 和 Laplacian Eigenmaps [Belkin & Niyogi...上述 Eigenmaps 是谱学习中的核心概念，也被证明是能够维持数据流形上的局部邻域结构的最优表示。...直观上，能够反映两个增广数据点来源于同一个原始样本的概率，因此可以反映它们之间的语义接近程度或内在相似性 用神经网络近似核的主特征函数 Spectral clustering 和 Laplacian...我们开发了参数化的方法来解决此问题：用神经网络作为函数逼近器来近似核函数的主特征函数。...目前 Neural Eigenmaps 已被应用在自监督学习，图节点表示学习和谱聚类上，我们相信还有更多有想象力的应用场景值得探索。
振幅为0的正弦波。 老实说，在我学傅里叶变换时，维基的这个图还没有出现，那时我就想到了这种表达方法，而且，后面还会加入维基没有表示出来的另一个谱——相位谱。...下面我们继续说相位谱： 通过时域到频域的变换，我们得到了一个从侧面看的频谱，但是这个频谱并没有包含时域中全部的信息。因为频谱只代表每一个对应的正弦波的振幅是多少，而没有提到相位。...基础的正弦波A.sin(wt+θ)中，振幅，频率，相位缺一不可，不同相位决定了波的位置，所以对于频域分析，仅仅有频谱（振幅谱）是不够的，我们还需要一个相位谱。那么这个相位谱在哪呢？...对于周期方波的傅里叶级数，这样的相位谱已经是很简单的了。另外值得注意的是，由于cos(t+2π)=cos(t)，所以相位差是周期的，π和3π，5π，7π都是相同的相位。...但是，我们可以用正弦曲线来非常逼近地表示它，逼近到两种表示方法不存在能量差别，基于此，傅里叶是对的。 为了推动对热扩散问题的研究，科学院于1810年悬赏征求论文。
BCI键入“SENT”一词涉及的视觉刺激和诱发脑电图的时间轴示例。每个按键都以唯一的频率/相位闪烁1.5µs，然后是0.75µs的无闪烁周期，在此期间，字母被分类，参与者将注意力转移到下一个按键上。...将注意力集中在按键上可以增强相应的SSVEP响应，从而增加了对相应字母进行分类的可能性。 虚拟键盘闪烁频率/相位的空间组织。每个按键以独特的频率/相位闪烁。...图(a)绘制了所有参与者的1-5次谐波的FFT ERP振幅谱的均值。暖色表示SSVEP振幅更高。缩放颜色图以突出显示以后的谐波;(b)高、低精度组的平均光谱的差异。...(e)模板训练过程中每个提示频率在第一次谐波处的FFT平均振幅谱。 这项工作强调了在开发BCI系统时可用性的重要性，以及使用现实生活场景测试新系统的必要性。...本地参与者(P1)的消息用浅蓝色表示，远程参与者(P2)的消息用浅灰色表示。聊天图标已启用(左下角)，表示P2目前正在输入BCI，而不是查看消息。
2.4.3 LFP相位同步为了检查两个时间序列之间的相位同步，我们使用了加权相位滞后指数（wPLI）。对于时间点t的给定时间序列X(t)和Y(t)，PLI定义为复数交叉谱密度的虚部符号之和的绝对值。...然后使用Tort及其同事开发的Kullback-Leibler散度算法量化PAC的强度和一致性，该算法产生一个调制指数值。...然后计算每个相位区间内的平均振幅，并通过所有区间的平均振幅进行归一化，生成一个经验振幅-相位分布（P）。...较高的KL-MI值表示与独立性偏差更大，从而指示振荡分量之间的跨频率耦合更强。将KL-MI值在先前所述的典型频段内进行平均，以便进行进一步比较。3. ...此外，我们的跨频率耦合分析显示，DMN和FPN通过DMN的低频相位（θ波带和α波带）和FPN的高频振幅（伽马带和高频带HFB）耦合进行通信。
转载请注明：转载自 祥的博客 原文链接：http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/48111411 ---- 预期效果 在写串口程序的时候用到了要用...HEX 和 ASCII 之间的互相转换，这个是很简单，但是我用的是MFC中的 CString 来表示HEX的数字，而且中间要考虑一下HEX数字之间有空格间隔和无空格间隔等问题，类似的效果如下： ?...其实本质不是转换而是现实转换的效果( 有点绕，只是为了给人看 ) 代码实现 ASCII转成HEX显示出来( 其实是CString之间的显示效果转换 ) CString CSerialPortTestDlg...str_HEX = str_HEX + temp; } return str_HEX; } HEX转成ASCII显示出来( 其实是CString之间的显示效果转换...CString str_ASCII;//最终转换出的ASCII char* char_ASCII = (char*)malloc(length*sizeof(char)
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