图像的振幅谱、能量谱、相位谱分别代表什么以及图像的方向是什么意思？ 之前由于论文看得不仔细，给大家回答造成了很大疑惑，实在抱歉~，我重新说一下问题吧：我直接截取论文中…
求雷克子波的振幅谱和相位谱的MATLAB程序，谢谢 ！！！！！ %自己写了如下程序，望采纳！clc；clear；close all；Ricker子波f=40；dt=0.004；nw=6./f/dt；nw=2*floor(nw/2)+1；nc=floor(nw/2)；i=1：nw；alpha=(nc-i+1).*f*dt*pi；beta=alpha.^2；ricker=(1.-beta.*2).*exp(-beta)；subplot(311)；plot(ricker)；title('Ricker子波')；t=1：size(ricker，2)；绘制x(t)的振幅谱和相位谱k=-25：25；W=(pi/12.5)*k；Fv=ricker*(exp(-j*pi/12.5)).^(t'*k)；magFv=abs(Fv)；绘制振幅谱subplot(312)；plot(magFv)；title('Ricker子波的振幅谱')；angFv=angle(Fv)；subplot(313)；plot(angFv)；title('Ricker子波的相位谱')；helpdlg('欢迎采纳！有问题请继续提问！谢谢'，'提醒')；
傅里叶级数中的幅度谱和相位谱是怎么画出来的？ 以周期信号函数作2113为示范，看看傅里叶级5261别函数应该怎么4102画相位谱和幅度谱周期函数：最终傅里叶级1653数函数的单边图、双边图、相位谱、幅度谱，如下图所示：幅度谱，也就是频谱，从构成这个波形的各个频率分量的侧面看过去，每一个频率分量都会在侧面投影成一个高度为幅值的线段，构成频谱。相位谱，则是从频率分量的下方往上看，选择一个基准点，那么各个频率分量的波形峰值在底面的投影点就会不一样，再根据-π到π的范围就可以画出相位谱。扩展资料：1，三角形式傅里叶展开式设周期信号f(t)，其周期为T，角频率为则该信号可展开为下面三角形式的傅里叶级数：2，复指数形式傅里叶展开式设周期信号f(t)，其周期为T，角频率为则该信号复指数的傅里叶级数：三角形式的傅里叶级数物理含义明确，而指数形式的傅里叶级数数学处理方便，而且很容易与后面介绍的傅里叶变换统一起来。两种形式的傅里叶级数的关系可由下式表示：
频谱图中横坐标为频率，纵坐标的幅值代表什么 纵坐标的幅值代表信号的振幅强度，单位为分贝（dB），采用线性分度。在实际使用中，频谱图有三种，即线性振幅谱、对数振幅谱、自功率谱。线性振幅谱的纵坐标有明确的物理量。
如何学会傅里叶变换？
地震子波的定义？ 地震子波的振幅谱是光滑是指同一震幅持久且变化极小。地震子波是地震记录褶积模型的一个分量，通常指由2至3个或多个相位组成的地震脉冲，确切地说，地震子波就是地震能量由震源通过复杂的地下路径传播到接收器所记录下来的质点运动速度（陆上检波器）或压力（海上检波器）的远场时间域响应。一个子波可以由它的振幅谱和相位谱来定义，相位谱的类型可以是零相位、常数相位、最小相位、混合相位等；对零相位和常数相位子波而言，可简单将其看作是一系列不同振幅和频率的正弦波的集合，所有的正弦波都是零相位或常数相位的（如90°）；在频率域中，子波提取问题由两部分组成：确定振幅谱和相位谱，确定相位谱更加困难，并且是反演中误差的主要来源。
傅里叶（FFT、DFT、傅立叶、Fourier）傅里叶变换的结果为什么含有复数？ 第一，从定义式上看，积分号里含有复数，积分结果是复数；第二，从傅立叶变换的物理意义上看：FT变换是将一个信号分解为多个信号之和的形式，并且是正弦或余弦信号叠加的形式；我们知道，决定一个正弦波的是其振幅和相位，二者缺一不可。而实数只能表示振幅或者相位，而复数是二维平面上的，可以同时表示振幅和相位，所以用复数表示。频谱是复数形式，可以分解为振幅谱和相位谱，它们是实数形式。扩展资料：在一个以2T为周期内f(X)连续或只有有限个第一类间断点，附f（x）单调或可划分成有限个单调区间，则F（x）以2T为周期的傅里叶级数收敛，和函数S（x）也是以2T为周期的周期函数，且在这些间断点上，函数是有限值；在一个周期内具有有限个极值点；绝对可积。将满足一定条件的某个函数表示成三角函数（正弦和/或余弦函数）或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域，傅立叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅立叶变换和离散傅立叶变换。最初傅立叶分析是作为热过程的解析分析的工具被提出的。参考资料来源：-傅里叶变换
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在 MATLAB 下如何实现对一组数据振幅谱和相位谱 为什么我觉得我以前见过这个问题。数据是x(i)，共N个点，采样频率是fsampledt=1/fsampledf=1/N/dtf=0：df：(N-1)*dfX=fft(fftshift(x))plot(f，real(X))plot(f，imag(X))
