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hqyzt木虫 (小有名气)
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色散关系 一维傅里叶变换 1D-fft 数据解读 已有2人参与
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第一幅图中的任意一条直线代表一个前沿波。第二幅图表示色散关系。我的最终目的是获得每一条波对应的色散关系。 我的做法是：我采用getdata，对图像建立坐标，然后获取了波（x，y）的值对图中任意一个前沿波进行一维傅里叶变换，得到若干个频率，振幅，相位等数据点。 而问题是，频率，振幅和相位所对应的数据点如何能够转换成该前沿波的色散关系，也就是波数与角频率之间的关系？若不能，那么问题出在哪？需要补充哪些条件后，才能知晓。 附上参考文献的做法： 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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7楼2014-04-25 17:06:10
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【答案】应助回帖
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hqyzt: 金币+50, ★★★很有帮助, 感谢 2014-04-25 15:41:25
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你对图中任意一个前沿波（比如ti 时刻的）进行一维傅里叶变换，相当于把t时刻的A(x)--->A(k), 得到的不是频率，而是波数，当然了，是t时刻的, 记作A(k，ti); 你把图中每一个前时刻的前沿波都进行这样的一维傅里叶变换，得到每个时刻的A(k，ti); 每个k, 对A(k，ti) 作时间傅里叶变换，就得到 A(k，w) , w是频率； 每个k, A(k，w) 显然是w的函数，但是一般很尖锐，认为其中使 A(k，w)最大的那个w附近A(k，w)不为0， 其他地方为0；这个w我们记为wk, 每个k对应的wk显然是不一样的，对应画出来就是色散图了 |
4楼2014-04-25 13:01:55
