频率波数谱

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面波的频散特征和地层分层

面波的频散特征和地层分层

四、面波频散特征和地层结构面波沿地表传播波速的频散现象,反映了与其波长相应的深度范围内的地层弹性分布。

地层的弹性参数分布越不均匀,面波频散的表现也越复杂。

对于横向均匀的分层地层,面波表现出可以区分和识别的频散特征,从而划分出不同的地层弹性分层类型。

面波频散数据的图示方式面波的频散规律可以表示为频率(F)和相速度(Vc)二维座标图形中的一系列数据点,也可以由频率和相速度换算出该频率的波长(L=Vc/F),将频散数据表示在以半波长(L/2)和相速度(Vc)为座标轴的二维图形中。

下面用同一地层模型正演的频散数据,显示在两种数据座标图形中供比较。

左图是此组面波频散数据在频率(F)/相速度(Vc)座标中的图形。

横座标是频率轴,纵座标是相速度轴。

各个模态的正演频散数据表示为绿色曲线,由基阶向高阶绿色调逐阶变亮。

这是频散数据最基本的图示方式,可以表现出相速度随频率变化的趋势。

左图是同一组面波频散数据在半波长(L/2)/相速度(Vc)座标中的图形。

横座标是相速度轴,纵座标是半波长轴。

基阶频散数据表示为其中的兰色点,各个模态的正演频散数据表示为绿色曲线,由基阶向高阶绿色调逐阶变亮。

如果需要显示此组频散数据代表的地层参数,就可以把横座标作为剪切波速 (Vs)轴,纵坐标当作深度(Z)轴,用同样的比例尺作出地层剪切波速断面作对比。

由于面波由地表向下的波动影响深度和它的半波长关系密切,利用这种对比显示,往往可以找出地层断面在频散数据中反映出的特征。

当然如此对比绝不是意味着半波长就是深度,或者相速度就等于剪切波速。

这种频散数据显示方式,可以由频散数据预先估计地层波速断面的轮廓,并且在反演后和地层参数直观的对比。

此外,如果将频散数据换算成相应的频率和波数(K = F/Vc),还可以在频率波数谱图中,标出各个模态频散数据在能量谱中的座标位置,比较各模态在不同频段的相对能量。

按面波频散特征划分地层结构类型面波的频散现象反映了地层沿深度弹性波速的差异。

基于湍流脉动压力的波数—频率谱预报流噪声

基于湍流脉动压力的波数—频率谱预报流噪声

基于湍流脉动压力的波数—频率谱预报流噪声伍宏亮;周其斗;吕晓军;孟庆昌【摘要】[目的]根据Lighthill声类比方程及其发展理论,可以将壁面湍流脉动压力的波数—频率谱作为声源项来预报流噪声,且分析湍流脉动压力的波数—频率谱有助于了解湍流结构的时空关联特性.[方法]以NACA 0012翼型为例,采用大涡模拟(LES)方法进行流场仿真计算,然后通过Fourier变换得到壁面湍流脉动压力波数—频率谱的数值解,并与Corcos的平板湍流边界层脉动压力波数—频率谱模型进行比较;在此基础上,将该波数—频率谱作为声源输入,代入Goldstein版本的声类比方程中预报辐射噪声,并与软件计算的流噪声结果以及Brooks试验拟合结果进行比较.[结果]结果发现:小曲率变化的NACA 0012翼型表面的波数—频率谱具有与平板表面相似的一般特性;在中、低频段采用该方法预报的流噪声结果与Brooks试验结果拟合更好.[结论]所得结果表明开展波数—频率谱研究是有必要的,将其作为主要声源项来预报亚声速下产生的流噪声是合理的.%[Objectives]According to the Lighthill acoustic analogy equation and its development theory, it is feasible to analyze the wavenumber-frequency spectrum of turbulent wall pressure fluctuations,then make it an acoustic source in order to predict flow noise. Moreover, the study of the wavenumber-frequency spectrum is useful for understanding the temporal and spatial characteristics of turbulent structures.[Methods]Taking the NACA 0012 airfoil,which was studied by Brooks,as an example,we employ the Large Eddy Simulation (LES)method to calculate the flow field and obtain a numerical solution of the wavenumber-frequency spectrum via the Fourier transform. On this basis,we take the wavenumber-frequency spectrum as an input conditionfor predicting the radiated noise using the acoustic analogue equation of the Goldstein version. At the same time,acoustic software is used to calculate the flow noise. Comparing these two sets of results with Brooks' empirical formula,the sound pressure level is found to be within the same order of magnitude.[Results]The results show that the spectrum on an airfoil surface with a small curvature change is comparable with the Corcos spectrum model on a flat plate,and their general characteristics are similar. Finally,we conclude that the forecast results of the method in this paper accord better with Brooks' experimental results at low and medium frequencies. [Conclusions]This shows that it is necessary to carry out the study of wavenumber-frequency spectra,and it is reasonable to make it the main sound source in order to predict flow noise produced at subsonic speed.【期刊名称】《中国舰船研究》【年(卷),期】2017(012)006【总页数】7页(P36-42)【关键词】波数—频率谱;Fourier变换;流噪声;声类比方程【作者】伍宏亮;周其斗;吕晓军;孟庆昌【作者单位】海军工程大学舰船工程系,湖北武汉 430033;海军工程大学舰船工程系,湖北武汉 430033;海军工程大学舰船工程系,湖北武汉 430033;海军工程大学理学院,湖北武汉 430033【正文语种】中文【中图分类】U661.44湍流脉动压力是湍流非定常特性的重要表征,也是流体诱发结构振动、产生噪声的重要来源。

频率波数谱精编版

频率波数谱精编版

频率波数谱三、频率波数域中的面波面波的各个模态,在时间和距离上往往是相互穿插叠合的。

在频率波数域中,可以清楚地区分开面波不同模态的波动能量,从而能够单一地提取出基阶模态的频散数据。

频率波数谱、相速度、谱振幅面波沿地表传播的波场,在时间和空间上都可以分解为正弦和余弦形式的波动组份,转换成二维的频谱。

单个波动组份在时间上的频度,以每秒中的波动次数来计量,就是一般称的频率(F),单位为赫芝(Hz),而在空间(距离)上的频度,以每米中的波动次数来计量,称为波数(K),单位为1/米(1/m)。

由频率波数谱中某个波动组份的频率和波数,可以确定它的周期(T = 1/F)和波长(L = 1/K)。

这个波动组份的波形在波场中传播时,每个周期的时间前进一个波长,计算出的速度就是它的传播速度(Vc = L/T, 或Vc = F/K),也称为该组份的相速度。

由波动组份正弦和余弦分量的振幅,可以合成该组份的谱振幅,反映了该组份传播的弹性能量的大小。

运用二维富里叶变换,可以将时间距离域的弹性波场数据,转换为频率波数谱数据,表现为二维座标中的图形。

一般其左上角为座标原点,纵座标为频率轴,沿纵座标向下波动频率增高,也就是在时间上波动越快。

横座标为波数轴,沿横座标向右波数增多,也就是在空间上波长越短。

各个波动组份谱振幅的大小,用不同颜色的色标来表示,一般色度越亮,表示谱振幅越大。

波动组份座标点(F,K) 和原点联线的斜率(F/K),体现了它的相速度。

这条联线越陡该波动组份的相速度越大,越缓相速度越小。

离散数据的二维富里叶变换,对于转换的频率和波数区间,都有相应的限定。

转换的频率限(Fmax)是采样时间间隔(dT)的倒数的的一半(Fmax = 0.5/dT)。

转换的波数限(Kmax)是采样道间距离(dX)的倒数的一半(Kmax=0.5/dX),对于单向传播的波场,最大波数可以扩大一倍(Kmax=1/dX)。

在频率和波数限定区间以外,会出现变换折叠造成的干扰。

总结红外光谱频率与官能团特征吸收峰.

总结红外光谱频率与官能团特征吸收峰.

红外波谱分子被激发后,分子中各个原子或基团(化学键)都会产生特征的振动,从而在特点的位置会出现吸收。

相同类型的化学键的振动都是非常接近的,总是在某一范围内出现。

常见官能团的红外吸收频率整个红外谱图可以分为两个区,4000~1350区是由伸缩振动所产生的吸收带,光谱比较简单但具有强烈的特征性,1350~650处指纹区。

通常,4000~2500处高波数端,有与折合质量小的氢原子相结合的官能团O-H, N-H, C-H, S-H键的伸缩振动吸收带,在2500-1900波数范围内常常出现力常数大的三件、累积双键如:- C≡C-,- C≡N, -C=C=C-, -C=C=O, -N=C=O等的伸缩振动吸收带。

在1900以下的波数端有-C=C-, -C=O, -C=N-, -C=O等的伸缩振动以及芳环的骨架振动。

1350~650指纹区处,有C-O, C-X的伸缩振动以及C-C的骨架振动,还有力常数较小的弯曲振动产生的吸收峰,因此光谱非常复杂。

该区域各峰的吸收位置受整体分子结构的影响较大,分子结构稍有不同,吸收也会有细微的差别,所以指纹区对于用已知物来鉴别未知物十分重要。

有机化学有机化合物红外吸收光谱σ伸缩振动,δ面内弯曲振动,γ面外弯曲振动一、烷烃饱和烷烃IR光谱主要由C-H键的骨架振动所引起,而其中以C-H键的伸缩振动最为有用。

在确定分子结构时,也常借助于C-H键的变形振动和C-C键骨架振动吸收。

烷烃有下列四种振动吸收。

1、σC-H在2975—2845 cm-1范围,包括甲基、亚甲基和次甲基的对称与不对称伸缩振动2、δC-H在1460 cm-1和1380 cm-1处有特征吸收,前者归因于甲基及亚甲基C-H的σas,后者归因于甲基 C-H的σs。

1380 cm-1峰对结构敏感,对于识别甲基很有用。

共存基团的电负性对1380 cm-1峰位置有影响,相邻基团电负性愈强,愈移向高波数区,例如,在CH3F中此峰移至1475 cm-1。

(完整版)面波频散特征和地层结构

(完整版)面波频散特征和地层结构

(完整版)面波频散特征和地层结构面波频散特征是指当面波在地表上传播时,不同频率的波长在传播中受到不同程度的衰减和速度变化的现象。

这种频率衰减和速度变化的差异称为频散。

频散特征可以通过频率-波数谱分析来研究。

在研究面波频散特征时,常用的方法是面波分析法。

通过在地表上布设多个地震仪,可以得到不同位置上的地震记录。

然后,使用频率-波数谱分析方法对地震记录进行处理,得到面波每个频率下的相位速度和衰减系数。

由于地震波的频率、波长和地层结构之间存在密切的关系,因此通过分析面波的频散特征,可以反演地层结构的信息。

面波的频散特征对地质勘探和地震工程具有很大的应用价值。

首先,通过分析面波的频散特征,可以反演地下结构的速度和衰减参数。

这对于地质勘探来说是非常重要的,可以帮助研究者了解地下地质构造和地层分布。

其次,面波频散特征可以用于反演地震波的散射衰减和速度模型,从而为地震工程提供重要的参数和依据。

要分析面波频散特征对地层结构的影响,需要考虑地下的速度变化和衰减分布。

地层结构越复杂,地下的速度和衰减变化也越大,面波频散特征也会呈现出较强的变化。

因此,通过采集地震数据和进行频率-波数谱分析,可以较为准确地反演地下的速度和衰减分布,进而确定地层结构。

总之,面波频散特征与地层结构之间存在紧密的关系。

通过分析面波的频散特征,可以反演地下的速度和衰减参数,从而了解地下地质结构和地层分布。

面波频散特征在地质勘探和地震工程中有着重要的应用价值,可以提供地质和工程参数,为地球科学研究和工程设计提供依据。

波谱分析教程_第2章_红外光谱(IR)改

波谱分析教程_第2章_红外光谱(IR)改

红外光谱在化学领域中主要用于分 子结构的基础研究、化合物的鉴定以及 化学组成的定量、定性分析: 1、根据光谱中吸收峰的位置和形状可以推 断未知物的化学结构; 2、根据特征吸收峰的强度可以测定混合物 中各组分的含量; 3、应用红外光谱可以测定分子的键长、键 角,从而推断分子的立体构型,判断化 学键的强弱等。 其中应用最广泛的还是化合物的鉴定
m X mD m X mD m X mH mD 2(m X 1) m X mH m X mD mH mX 2 m X mH
将(mX+1)/(mX+2)近似为1,则上式可简化为:
X H 2 X D
电子效应
诱导效应、中介效应、和共轭效应
• 诱导效应
诱导效应
讨论:
• 稀溶液中测得的红外光谱,其谱带的吸光度 (A)可遵守Beer-Lambert定律: A= εlc • 红外光谱的吸收强度受狭缝宽度、温度、溶 剂等因素的影响,强度不易精确测定。 • 红外光谱的吸收强度与分子振动偶极矩() 变化有关,偶极矩()变化幅度越大,吸收 强度越大。(基团极性、电效应、振动偶合、 氢键作用等) P34
红外光谱的吸收强度
红外吸收强度及其表示符号
摩尔消光系数(ε) 强度 符号
>200
75~200 25~75 5~25 0~5
很强
强 中等 弱 很弱
VS
S M W VW
• T % 愈低,吸光度就愈强,谱带强度就愈大。根 据T %,谱带强度大致分为:很强吸收带(vs,T % < 10);强吸收带(s,10<T %<40),中强吸 收带(m,40 < T %<90),弱吸收带(w,T % > 90),宽吸收带用b表示。
2、多原子分子振动 P33

湍流边界层脉动压力波数-频率谱模型对比研究

湍流边界层脉动压力波数-频率谱模型对比研究

湍流边界层脉动压力波数-频率谱模型对比研究王春旭;曾革委;许建【摘要】湍流边界层噪声是舰船主要水动力噪声之一.湍流边界层噪声预报须选用适当的脉动压力波数-频率谱模型.引入6种常用的脉动压力波数-频率谱模型,在波数域和频域内进行对比;运用这些模型对槽道流边界层脉动压力自功率谱进行预报,并引入试验结果进行对比,为工程应用中选择适当的脉动压力波数-频率谱模型提供依据:Corcos模型物理意义明确,但预报精度稍差;Chase模型表达式复杂,经验性更强,物理意义不明晰,预报精度较高.%The Turbulent Boundary Layers (TBL) noise is one of the major components of hydrodynamic noise.For prediction of the TBL noise, however it requires a suitable model of the wavenumber-frequency spectrum of TBL fluctuation pressure, so choosing a most appropriate model becomes substantially important.Six kinds of wavenumber-frequency spectrum models were introduced and compared in frequency domain and wavenumber domain in this study.The auto-spectrum of TBL pressure of a channel was calculated with the six models as mentioned above, and also compared with the experimentalresults.Some of available results are presented for practical use.The study shows that the Corcos model has definite physical significance but less accuracy, other than Chase model, which is empirical and has much more complicated expression, but usually leads to more accurate results with the experimental's.【期刊名称】《中国舰船研究》【年(卷),期】2011(006)001【总页数】6页(P35-40)【关键词】湍流边界层噪声;波数-频率谱模型;脉动压力;自功率谱【作者】王春旭;曾革委;许建【作者单位】中国舰船研究设计中心,湖北,武汉,430064;中国舰船研究设计中心,湖北,武汉,430064;中国舰船研究设计中心,湖北,武汉,430064【正文语种】中文【中图分类】U661.44当舰船、鱼雷或者拖曳导流罩航行时,物面边界层由层流发展为湍流。

数字信号频谱

数字信号频谱

FIGURE 8-5 Extended spectra of signal for Example 8.1.
Joyce Van de Vegte Fundamentals of Digital Signal Processing
第15页/共42页
Copyright ©2002 by Pearson Education, Inc. Upper Saddle River, New Jersey 07458 All rights reserved.
系数ck也只有N个主值,并在此后不断重复。
第23页/共42页
∑ ∑ x[n]=
1 N
N-1 ckx[n]
n=0
ej2πnk/N
=
N-|1ck|ej(2πnk/N+фk) n=0 N
与 x[n]=Acos(nΩ+φ) 的欧拉转换式 x[n]=Re{A ej(nΩ+φ)} 比较
|ck| N
有幅度信息,φk
Joyce Van de Vegte Fundamentals of Digital Signal Processing
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FIGURE 8-5 Extended spectra of signal for Example 8.1.
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电磁波谱与波长频率

电磁波谱与波长频率

电磁波谱与波长频率电磁波是由电场和磁场交替变化而产生的一种波动现象。

在自然界中,电磁波的频率范围非常广泛,从极低频的无线电波到极高频的伽马射线,覆盖了多个频段。

为了更好地了解电磁波谱和波长频率的关系,本文将从基本概念、分类及应用等方面进行探讨。

一、基本概念电磁波谱是对电磁波按照频率范围进行分类和排序的结果。

根据波长的长短,电磁波谱可分为无线电波、微波、红外线、可见光、紫外线、X射线和伽马射线等。

其中,无线电波的波长最长,伽马射线的波长最短。

波长是电磁波传播一个周期所需要的距离。

单位常用的有米(m)、厘米(cm)等。

波长与频率之间存在着互相关联的关系,即波长等于光速除以频率。

频率指的是电磁波每秒钟内震荡的次数。

单位常用的是赫兹(Hz),即每秒一个周期。

频率与波长成反比,频率越高,波长越短。

二、电磁波谱的分类1. 无线电波无线电波波长长,频率低。

它们主要用于电台、广播、电视、通信和雷达等方面。

无线电波还包括长波、中波、短波、调频(FM)波等。

2. 微波微波波长介于无线电波和红外线之间,频率较高。

微波广泛应用于无线通信、雷达、卫星通信、微波炉等领域。

3. 红外线红外线波长比可见光长,频率较低。

它们主要用于红外测温、红外线通信、红外线摄像等领域。

4. 可见光可见光谱是我们肉眼能够感知到的电磁波谱。

根据波长的长短,可见光被分为红、橙、黄、绿、蓝、靛、紫七个颜色。

5. 紫外线紫外线波长比可见光短,频率较高。

紫外线在医疗、杀菌、紫外线灯等方面有广泛应用。

6. X射线X射线具有很强的穿透能力,波长非常短。

因此,X射线在医学影像学、材料检测、科学研究等领域有重要应用。

7. 伽马射线伽马射线是波长最短的电磁波,频率非常高。

它们常用于放射治疗、核实验、核能探测等方面。

三、电磁波谱的应用电磁波谱的不同频段能够满足人类在通信、医疗、科学研究等方面的各种需求。

无线电波的利用,使人类通过电台、广播、电视、卫星通信等方式进行远距离的信息传输。

电磁波谱的特性与频谱分析

电磁波谱的特性与频谱分析

电磁波谱的特性与频谱分析电磁波谱是一个包罗万象的概念,涵盖了从极低频的无线电波到极高频的伽马射线的各种电磁波。

不同频段的电磁波具有不同的特性和应用,而频谱分析则是一种用于研究和测量电磁波谱的方法。

首先,让我们来了解一下电磁波谱的特性。

根据频率的不同,电磁波可以分为无线电波、微波、红外线、可见光、紫外线、X射线和伽马射线等多个频段。

每个频段的电磁波具有不同的传播特性和能量级别。

例如,无线电波具有相对较低的频率和能量,可以穿透建筑物和大气层,并用于通信和广播;而伽马射线具有非常高的频率和能量,可以用于放射治疗和核实验等应用。

接下来,我们来探讨一下频谱分析的方法。

频谱分析是一种用于分析和测量电磁波的频率和能量分布的方法。

它通过将复杂的波形信号分解为不同频率的成分,来研究信号的频域特性。

频谱分析可以用于识别信号中的特定频率成分,并帮助我们了解信号的频率分布和能量分布。

这在无线通信、雷达、医学和天文学等领域中具有重要的应用价值。

现代频谱分析通常利用傅里叶变换来实现。

傅里叶变换是一种可以将时域信号转换为频域信号的数学技术。

利用傅里叶变换,我们可以将一个复杂的波形信号分解为若干个简单的正弦波成分,每个成分都代表了信号中的一个特定频率和能量。

通过将这些频率成分进行加权合成,我们可以还原原始的波形信号,并了解信号在频域上的特性。

频谱分析的结果常常以频谱图的形式呈现。

频谱图以频率为横轴,脉冲振幅或功率为纵轴,可以直观地展示信号的频率分布和能量分布。

通过观察频谱图,我们可以分析信号中的峰值频率、频带宽度以及不同频率成分之间的相对强度等信息。

除了传统的频谱分析方法,现代技术还发展出了一些高级的频谱分析技术,例如窄带频谱分析、宽带频谱分析和时频分析等。

这些方法可以更加精确地分析和测量复杂信号中的频率和能量分布,提供更全面的频域特性。

总而言之,电磁波谱是一个广阔而多样的概念,不同频段的电磁波具有不同的特性和应用。

频谱分析是一种用于研究和测量电磁波谱的方法,通过将信号分解为不同频率的成分,并分析其频率和能量分布,来了解信号的频域特性。

奈奎斯特定律 间隔 分辨率 波数 近红外光谱

奈奎斯特定律 间隔 分辨率 波数 近红外光谱

奈奎斯特定律间隔分辨率波数近红外光谱
奈奎斯特定律(Nyquist定律)是由美国电子工程师哈利·奈奎
斯特(Harry Nyquist)提出的一个原理,用于描述在理想采样
情况下,信号的采样频率与信号频率之间的关系。

根据奈奎斯特定律,为了完全恢复一个带限信号,采样频率应该至少是该信号最高频率的两倍。

间隔是指在一个序列或连续的事件中相邻两个点或时间之间的距离。

在信号处理领域中,间隔可以表示采样点之间的距离,也可以表示时间序列中相邻两个时间点之间的时间间隔。

在图像处理或显示设备领域,分辨率通常指的是图像或显示器能够呈现的细节水平,以每英寸的像素数(PPI)为单位表示。

分辨率高意味着图像或显示设备可以显示更多的细节,而分辨率低则表示细节较少。

波数是描述波长的一个物理量,通常表示每个单位长度内出现的波的数量。

在光谱学中,波数通常以cm^-1为单位表示,它是光的波长倒数。

近红外光谱是指波长范围在700纳米至2500纳米之间的光谱。

近红外光谱具有较高的穿透能力,常被应用于材料分析、生物医学研究等领域。

频率波数谱

频率波数谱

For personal use only in study and research; not for commercial use频率波数谱三、频率波数域中的面波面波的各个模态,在时间和距离上往往是相互穿插叠合的。

在频率波数域中,可以清楚地区分开面波不同模态的波动能量,从而能够单一地提取出基阶模态的频散数据。

频率波数谱、相速度、谱振幅面波沿地表传播的波场,在时间和空间上都可以分解为正弦和余弦形式的波动组份,转换成二维的频谱。

单个波动组份在时间上的频度,以每秒中的波动次数来计量,就是一般称的频率(F),单位为赫芝(Hz),而在空间(距离)上的频度,以每米中的波动次数来计量,称为波数(K),单位为1/米(1/m)。

由频率波数谱中某个波动组份的频率和波数,可以确定它的周期(T = 1/F)和波长(L = 1/K)。

这个波动组份的波形在波场中传播时,每个周期的时间前进一个波长,计算出的速度就是它的传播速度(Vc = L/T, 或Vc = F/K),也称为该组份的相速度。

由波动组份正弦和余弦分量的振幅,可以合成该组份的谱振幅,反映了该组份传播的弹性能量的大小。

运用二维富里叶变换,可以将时间距离域的弹性波场数据,转换为频率波数谱数据,表现为二维座标中的图形。

一般其左上角为座标原点,纵座标为频率轴,沿纵座标向下波动频率增高,也就是在时间上波动越快。

横座标为波数轴,沿横座标向右波数增多,也就是在空间上波长越短。

各个波动组份谱振幅的大小,用不同颜色的色标来表示,一般色度越亮,表示谱振幅越大。

波动组份座标点(F,K) 和原点联线的斜率(F/K),体现了它的相速度。

这条联线越陡该波动组份的相速度越大,越缓相速度越小。

离散数据的二维富里叶变换,对于转换的频率和波数区间,都有相应的限定。

转换的频率限(Fmax)是采样时间间隔(dT)的倒数的的一半(Fmax = 0.5/dT)。

转换的波数限(Kmax)是采样道间距离(dX)的倒数的一半(Kmax=0.5/dX),对于单向传播的波场,最大波数可以扩大一倍(Kmax=1/dX)。

光波场时域频率谱

光波场时域频率谱

(66)
光波场时域频率谱
3. 准单色光 相应的功率谱为
E(v) 2 = 1 πt 2 A e2 -π2t2 (v-v0 )2 / 2 4
(67)
其 v0 v2
v
光波场时域频率谱
3. 准单色光
由上式可见,高斯型准单色光的频谱也是高斯型,其 中心频率为 v0。这时,定义最大强度 1/e 处所对应的 两个频率 v2 和 v1 之差 Δv 为这个波列的频谱宽度。
光波场时域频率谱
3. 准单色光 对于一个实际的表观频率为 v0 的振荡,若其振幅随 时间的变化比振荡本身缓慢得多,则这种振荡的频 谱就集中于 v0 附近的一个很窄的频段内,可认为是 中心频率为 v0 的准单色光,其场振动表达式
E(t)=E0 (t)ei2πv0t (64)
光波场时域频率谱
3. 准单色光
(51)
E(t)
E
e-i 2 πv0t
0
t (53)
光波场时域频率谱
(1)无限长时间的等幅振荡
E(v)

E0ei2πv0t ei2πvt dt
E0
(v
v0 )
(54)
(v
v0 )
=
1(v 0(v
v0 ) v0 )
等幅振荡光场对应的
E(t) E0
频谐只含有一个频率
t
成分 v0,我们称其为
E(v)2
v
v1 v0 v2
v
光波场时域频率谱
3. 准单色光
根据上述定义,有 E(v2 ) 2 E(v0 ) 2 / e ,计算可 得 (v2 v0 ) 2 / πt 。因此
22
v v2 v1 = πt
(68)
该频谱宽度Δv表征了高斯型准单色光波的单色性 程度。

信号的频谱、幅度谱、相位谱及能量谱密度、功率谱密度

信号的频谱、幅度谱、相位谱及能量谱密度、功率谱密度

信号的频谱、幅度谱、相位谱及能量谱密度、功率谱密度这篇⽂章的标题起得如此长,实在是为了区分“谱”与“谱密度”。

谱的英⽂原词为spectrum,私以为是函数图象,却⼜不够准确。

信号就是时间的函数,那怎么不把信号称为谱?可知谱是函数图像中的某⼀类⽽已。

每每提及谱,都和频率脱不了⼲系,⽽此⽂的来由,也正是我对Parseval恒等式突发的好奇⼼。

Parseval恒等式是傅⾥叶变换的⼀个重要性质。

说到此,学识渊博的读者,您⾃然很熟悉,傅⾥叶变换将信号从时域或者空域变换到频域上,产⽣频谱。

这谱,⾃然和频率,有着天然的不可分割性。

罢了,再往下说就变成考证了。

即使本⽂意为⼀篇科普,也须得有理科⽂章的简洁。

且说上⽂提到的Parseval恒等式,⽼师有提到该等式的intuitive sense是:傅⾥叶变换的原信号和频谱之间是能量守恒的。

这当然是不错的解释,但却不够shocking,⼀个shocking的解释是,傅⾥叶变换之后的频谱保留了原信号的所有信息。

我当时就震惊了。

当然,只要想到傅⾥叶变换是可逆的(即⼀⼀对应),也就不那么震惊了。

傅⾥叶变换的另⼀个令⼈震惊的事实是:Gaussian分布的密度函数 $e^{-x^2/2}$是唯⼀的⼀个傅⾥叶变换不变函数。

Gaussian密度函数的⼀阶导数与哺乳动物视觉感知系统主视⽪层简单细胞的感受野(cortical receptive field)具有相似的结构。

泛函分析中,Gaussian密度函数的极限($\sigma\to\infty$)是delta-dirac函数 $\delta(x)$,即脉冲函数。

更简单地,在⼤学⼀年级的数学分析课程中,Gaussian密度函数的积分是 $\sqrt{\pi}$。

总⽽⾔之,Gassian分布具有许多异常完美的性质,被它震惊也不是⼀回两回了。

⾔归正传,信号经过傅⾥叶变换之后产⽣频谱,频谱是⼀个以频率为⾃变量的函数。

频谱在每⼀个频率点的取值是⼀个复数。

声子谱默认单位

声子谱默认单位

声子谱默认单位
声子谱是材料科学中常用的分析工具之一,用于研究材料的振动特性。

在实际应用中,声子谱的频率通常以波数的形式表示,单位为
cm^-1。

以下是声子谱常用的单位及其转换关系。

1. 波数(cm^-1):声子谱中常用的单位,表示波长为1cm的光在材料中
被吸收或发射的频率。

与能量之间的关系为E=hv,其中h为普朗克常数,v为频率。

因此,波数也可以表示成能量的形式,单位为eV或
J/mol。

2. 频率(THz):国际单位制中的时间和频率单位,表示每秒振动的次数。

与波数的转换关系为v=cλ,其中c为光速,λ为波长。

因此,声子谱中的波数和频率可以通过转换关系相互转换。

3. 能量(eV):表示单个粒子所具有的能量,通常用于描述电子能级。

能量和波数之间的转换关系为E=hv,其中h为普朗克常数,v为频率。

因此,波数和能量也可以互相转换。

在声子谱分析中,通常使用波数作为默认单位,因为波数与材料的振
动模式直接相关。

因此,声子谱中的峰位、强度和宽度等参数均以波
数的形式给出。

总之,声子谱是材料科学中重要的分析工具之一,其默认单位为波数。

科学家们在研究材料的振动特性时,需要灵活使用波数、频率和能量等单位,并且根据具体实验需求进行转换。

fft计算波数

fft计算波数

fft计算波数FFT(快速傅里叶变换)是一种常用的信号处理算法,可以将时域信号转换为频域信号。

在计算波数时,FFT可以提供有效的计算方法。

波数是描述波动频率的物理量,通常用k表示。

在信号处理中,波数可以用来分析信号的频率成分。

通过计算波数,我们可以得到信号中各个频率成分的强度和相位信息。

FFT计算波数的过程如下:首先,我们需要获取一个时域信号。

时域信号是指信号在时间上的变化情况。

可以是声音、光线、电流等各种信号。

我们可以通过传感器、麦克风等设备来采集信号。

然后,我们将时域信号进行采样。

采样是将连续的信号转换为离散的信号。

采样的目的是为了方便计算和处理信号。

采样率决定了采样的频率范围,一般选择合适的采样率可以避免信号失真。

接下来,我们将采样的信号进行FFT变换。

FFT变换是一种将时域信号转换为频域信号的算法。

它可以将信号分解为不同频率的成分,并计算每个频率成分的强度和相位信息。

在FFT变换后,我们可以得到频域信号的幅度谱和相位谱。

幅度谱表示各个频率成分的强度,相位谱表示各个频率成分的相位信息。

通过分析幅度谱和相位谱,我们可以了解信号中各个频率成分的特征。

最后,我们可以根据频域信号的幅度谱计算波数。

波数与频率成正比,可以通过频率计算得到。

波数的单位通常是每米(m^-1),表示每米内的波动周期数。

通过FFT计算波数,我们可以得到信号中各个频率成分的波数信息。

这对于信号处理和分析非常有用。

例如,在声音处理中,我们可以通过计算波数来分析声音的音调和音色。

在图像处理中,我们可以通过计算波数来分析图像的纹理和边缘。

总之,FFT是一种常用的信号处理算法,可以将时域信号转换为频域信号。

通过计算波数,我们可以得到信号中各个频率成分的强度和相位信息。

这对于信号处理和分析非常有帮助。

希望通过本文的介绍,读者对FFT计算波数有了更深入的了解。

wavenumber单位

wavenumber单位

wavenumber单位Wavenumber(波数)是描述光谱学中波长和频率之间关系的一种单位,通常用来表示光谱中峰值的位置。

在光谱分析中,波数是一个非常重要的物理量,它可以帮助科学家确定物质的结构和性质。

本文将介绍波数的概念、计算方法以及在不同领域中的应用。

让我们来了解一下波数的定义。

波数是指在单位长度内所包含的波长数。

它的单位通常用1/cm或cm^-1来表示。

波数与波长之间的关系可以通过以下公式计算得到:波数= 光速/波长。

在光谱学中,波数通常用来表示电磁辐射的频率或波长。

在红外光谱和拉曼光谱中,波数常用来表示振动和转动的能量差。

波数在各个领域中都有着广泛的应用。

在化学领域中,波数可以帮助分析物质的结构和组成。

通过测量红外光谱中的波数,可以确定分子中的化学键类型和键长,从而推断出物质的化学结构。

此外,拉曼光谱中的波数可以提供关于分子的振动信息,用于鉴定物质的性质。

在天文学中,波数也被广泛应用于测量和研究恒星和星系。

通过测量光谱中的波数,可以确定天体的化学成分、温度和运动状态。

波数还可以用来研究宇宙中的红移效应,通过观测天体光谱中的波数偏移,可以推断出宇宙的膨胀速度和年龄。

除了化学和天文学外,波数在材料科学、生物医学和环境科学等领域也有着广泛的应用。

在材料科学中,波数可以用来研究材料的结构和性质,例如纳米材料的表面等离子共振和光学吸收。

在生物医学领域,波数可以用来诊断和治疗疾病,例如利用红外光谱的波数特征来检测癌症细胞。

在环境科学中,波数可以用来监测大气污染和水质污染,例如利用红外光谱的波数来检测大气中的温室气体。

波数是描述光谱学中波长和频率关系的重要物理量。

它在化学、天文学、材料科学、生物医学和环境科学等领域中都有着广泛的应用。

通过测量和分析波数,科学家可以研究和理解物质的结构、性质和相互作用。

随着技术的发展和仪器的进步,波数的应用将会越来越广泛,为各个领域的研究和发展提供更多的可能性。

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频率波数谱三、频率波数域中的面波面波的各个模态,在时间和距离上往往是相互穿插叠合的。

在频率波数域中,可以清楚地区分开面波不同模态的波动能量,从而能够单一地提取出基阶模态的频散数据。

频率波数谱、相速度、谱振幅面波沿地表传播的波场,在时间和空间上都可以分解为正弦和余弦形式的波动组份,转换成二维的频谱。

单个波动组份在时间上的频度,以每秒中的波动次数来计量,就是一般称的频率(F),单位为赫芝(Hz),而在空间(距离)上的频度,以每米中的波动次数来计量,称为波数(K),单位为1/米(1/m)。

由频率波数谱中某个波动组份的频率和波数,可以确定它的周期(T = 1/F)和波长(L = 1/K)。

这个波动组份的波形在波场中传播时,每个周期的时间前进一个波长,计算出的速度就是它的传播速度(Vc = L/T, 或Vc = F/K),也称为该组份的相速度。

由波动组份正弦和余弦分量的振幅,可以合成该组份的谱振幅,反映了该组份传播的弹性能量的大小。

运用二维富里叶变换,可以将时间距离域的弹性波场数据,转换为频率波数谱数据,表现为二维座标中的图形。

一般其左上角为座标原点,纵座标为频率轴,沿纵座标向下波动频率增高,也就是在时间上波动越快。

横座标为波数轴,沿横座标向右波数增多,也就是在空间上波长越短。

各个波动组份谱振幅的大小,用不同颜色的色标来表示,一般色度越亮,表示谱振幅越大。

波动组份座标点(F,K) 和原点联线的斜率(F/K),体现了它的相速度。

这条联线越陡该波动组份的相速度越大,越缓相速度越小。

离散数据的二维富里叶变换,对于转换的频率和波数区间,都有相应的限定。

转换的频率限(Fmax)是采样时间间隔(dT)的倒数的的一半(Fmax = 0.5/dT)。

转换的波数限(Kmax)是采样道间距离(dX)的倒数的一半(Kmax=0.5/dX),对于单向传播的波场,最大波数可以扩大一倍(Kmax=1/dX)。

在频率和波数限定区间以外,会出现变换折叠造成的干扰。

面波的频率波数谱、谱能量轴层状地层上激发的面波波场数据,经过频率波数转换,其波动组份的谱振幅会形成连续的线状“山脉”,其峰值点的连线称为能量轴。

面波的弹性能量是在这些能量“山脉”所包含的频率和波数范围内传播的。

各个能量轴的波动组份合成面波波场的各个模态。

由能量轴的频率和波数值,可以计算出面波各个模态的频散特征。

左图是一个多道面波数据的频率波数谱图形。

白线长框圈出的就是基阶模态的能量轴,它的右上方没有出现显著的其他能量轴,而左下方显出的不很连续的能量轴,大都是面波高阶模态的表现。

基阶模态能量轴延续性较好,贯穿的频率和波数区间,包含了面波其他能量轴的展布范围,一般能说明地层在采集排列的区间内是层状或似层状的,而且最底层的地层刚度最强。

左图是上面谱图左上部放大的图形。

红色和白色的圆点分别标示出基阶模态和高阶模态能量轴上的两个波动组份。

它们都位于同一频率的横线上,但具有的波数值不同。

不同的波数代表不同的波长,从而相速度也有差别。

相速度的差别,可以从它们和座标原点连线的斜率看出,基阶模态红点连线的斜率缓,相速度小,白点连线的斜率陡,相速度也大。

同一频率的面波波动,会出现两种以上不同相速度(不同波长)的波动组份,是层状地层中面波具有多种传播方式(模态)造成的。

特别当地层中具有明显的软弱夹层时,构成的波导会导致出现强的高阶模态能量轴。

时间距离域窗口对频率波数谱的作用为了排除其他干扰波的影响,在作频率波数转换时,对时间距离域数据加时距窗口,也就是把窗口外的波形数据置以零值。

时距窗口的位置和边沿数据的梯度,对形成的频率波数谱都有影响。

左图显示的是以上谱图的面波采集数据记录,黄色线条圈出所用的时距窗口。

窗口包含了完整的面波波场范围。

在时间轴方向上,窗口边沿通过的数据都比较小,从而时间梯度也不会很大。

但是在空间(距离)轴方向上,由于不可能将采集道延伸到面波消失的距离,所以在采集排列的两端,不可避免地会出现空间梯度很大的数据台阶。

图中的红色箭头指向面波基阶模态出现的部位,以上谱图中白色线框圈出的谱能量轴,就是时间距离域中这个部位数据的频率波数谱。

由于它在时间及空间(特别在右部)都和上部的高阶模态数据交错叠合,很难单纯用时距窗口把它提取出来。

左图显示的是设置的另一个时距窗口,它圈出的主要是高阶模态(红色箭头)出现的部位。

窗口下边沿通过起伏很大的波形数据,预期在谱图上将出现截断台阶的效应。

下图就是用这个时距窗口作出的谱图。

左图显示的就是用以上时距窗口作出同一采集记录的谱图。

其中基本显出了以上完整谱图中高阶模态的强能量轴(红色箭头)。

同时在两旁出现了多条平行的弱能量轴(白色箭头),应属于时距窗口边沿截断不当的结果,当然也会包含记录道两端的空间截断效应。

采集道间距离对频率波数谱的影响面波的波场一般都是单向传播的。

采集数据转换成频率波数谱图,其最大波数限是道间距离的倒数。

例如:以上谱图波数轴右端的最大波数值Kmax = 0.5(1/m),就是采集道间距2(m) 的倒数。

谱图波数轴右端的最大波数,限定了谱图能够正确确定的最小面波波长,也就是采集记录的道间距。

如果把以上24 道的采集记录(道距为2m),抽取单数道,组成一个12 道的记录(道距为4m),显示如左图。

新记录转换成频率波数谱图,显示如下图。

预期谱图波数轴右端的最大波数,将是原来24 道记录谱图的一半,可以确定的最小面波波长,将扩大成原来谱图的一倍。

左图为12 道新记录的频率波数谱图。

它可以确定的最大波数为0.25(1/m) ,显示在波数轴的右端(最小面波波长为4m)。

比这个波数限更大波数(更小波长) 的面波波动组份的谱能量,会在波谱转换中折叠到波数轴的左端。

图中显示由左上延伸向右下的基态面波能量轴,在波数轴上的跨度比波数限更宽。

它在波数轴右端被截断(红色箭头所指处),而它的延伸部分,被折叠到谱图同一频率座标(白色横线)的波数轴的左端(黄色箭头所指处),并向右延伸成为虚假的低波数能量轴。

这种由于采集道间距过大造成的波数谱折叠,在区分面波的各个模态时会产生误会,应予识别和排除。

采集道排列长度对频率波数谱的影响频率波数谱能够确定的面波最大波长(Lmax),不能大于采集通道排列跨距(排列道数乘以道间距)的两倍。

这个最大波长的倒数,决定了波数谱能够确定的最小波数值,也是谱图波数分辨能力的限度。

采集排列越长,谱图能正确反映的面波波长越长,区分不同面波波长的能力越强,与此同时,排列两端的空间数据截断对谱图的影响也越弱。

左图是24 道采集记录的谱图。

道间距为2m,排列跨距为48m,对应的最小波数值为0.0104(1/m),以白色的垂直线表示在谱图的左方。

白色箭头指出的是两端道数据空间截断产生的能量轴。

由于排列长度比较大,面波的各个能量轴都比较窄,空间截断效应也比较弱,从而各个模态能量轴的区分比较明显。

左图是24 道记录取中间12 道所作的谱图。

道间距仍为2m,排列跨距缩短为24m,对应的最小波数值为0.0208(1/m),也以白色的垂直线表示在谱图的左方。

白色箭头指出的仍是两端道数据空间截断产生的能量轴。

由于排列长度缩短,面波的能量轴都变宽,空间截断效应变强,各个模态能量轴的区分也变差。

左图是24 道记录取中间 6 道所作的谱图。

道间距仍为2m,排列跨距缩短为12m,对应的最小波数值为0.0417(1/m),仍以白色的垂直线表示在谱图的左方。

白色箭头指出的仍是两端道数据空间截断产生的能量轴。

由于排列长度更加缩短,面波的能量轴变得更宽,空间截断效应更强,各个模态能量轴的区分也相应变得更加模糊。

以上三个不同采集排列长度的谱图左方的三条波数限度线,同时也是相应采集排列的谱图能够可靠确定的面波波长的上限。

在它们左方的谱图中,能量轴表现出的波数和频率数值,只能是转换中的外推结果,已经不会有充分的时间距离域原始数据作为依据。

面波的频率波数谱向低频小波数(长波长)区延伸的表现在频率波数谱的左上角,频率降低、波数减小,反映大深度的长波长面波应该在这个区域内分布。

但正就是在这个区域,波谱对不同类型波的相对分辨能力降低,如果基阶面波不具备较强的能量峰脊,就很难提取到正确的频散数据。

下图显示了在频率波数谱左上角经常遇到的图景:左图是一个实测的面波记录的频率波数谱上,阴影圈定了明显的基阶面波的能量峰,其中白色点标记出峰脊的位置。

在反映低频长波长的左上方(红框内),分布着一些弱的能量轴,难以作出明确的选择,可靠的频散数据低频端只能到此为止。

了解基阶面波能量峰向频率波数谱左上角延伸的一般规律,将有利于识别和提取频散数据。

为此,我们在这个面波记录的频率波数谱上,标上由它得到的地层模型正演的基阶和高阶频散数据点,并且正演了原来未拾取到的左上角低频频散数据点,一并显示如下图:左图是标上了正演得到的频散数据点的实测记录频率波数谱图形。

其中白色点组成的线是正演的基阶频散数据,淡灰色点组成的两条线属正演的高阶频散数据。

它们的中下部均能和谱图中相应的能量峰脊相吻合,说明正演采用的地层模型正确地反映了这部分谱图的面波能量。

正演基阶频散数据线向左上方的延伸部分逐渐逼近频率波数座标的原点,这就是基阶面波能量峰脊向低频小波数(长波长)区延伸的方向。

图中还以红色直线标出地层最大剪切波速(底层)在频率波数谱中反映的位置,在此红线左方出现的能量峰,其相速度都大于地层底层的波速,不属于面波能量的表现。

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