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hqyzt木蟲 (小有名氣)
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色散關系 一維傅里葉變換 1D-fft 數(shù)據(jù)解讀 已有2人參與
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第一幅圖中的任意一條直線代表一個前沿波。第二幅圖表示色散關系。我的最終目的是獲得每一條波對應的色散關系。 我的做法是：我采用getdata，對圖像建立坐標，然后獲取了波（x，y）的值對圖中任意一個前沿波進行一維傅里葉變換，得到若干個頻率，振幅，相位等數(shù)據(jù)點。 而問題是，頻率，振幅和相位所對應的數(shù)據(jù)點如何能夠轉換成該前沿波的色散關系，也就是波數(shù)與角頻率之間的關系？若不能，那么問題出在哪？需要補充哪些條件后，才能知曉。 附上參考文獻的做法： After a background subtraction, the front line is tracked down by an intensity threshold criterion and subjected to a one-dimensional Fourier transform. To resolve the continuous spectrum correctly, a Hamming window is applied before the fast Fourier transform. For the determination of the dispersion relation, an exponential function A(k,t)= A0(k)exp{n(k)t} is fitted to the time evolution of the lowest 30 modes, yielding a growth rate n(k) for each of these modes. 2.jpg 3.jpg |
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你對圖中任意一個前沿波（比如ti 時刻的）進行一維傅里葉變換，相當于把t時刻的A(x)--->A(k), 得到的不是頻率，而是波數(shù)，當然了，是t時刻的, 記作A(k，ti); 你把圖中每一個前時刻的前沿波都進行這樣的一維傅里葉變換，得到每個時刻的A(k，ti); 每個k, 對A(k，ti) 作時間傅里葉變換，就得到 A(k，w) , w是頻率； 每個k, A(k，w) 顯然是w的函數(shù)，但是一般很尖銳，認為其中使 A(k，w)最大的那個w附近A(k，w)不為0， 其他地方為0；這個w我們記為wk, 每個k對應的wk顯然是不一樣的，對應畫出來就是色散圖了 |
4樓2014-04-25 13:01:55
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