一本红外图谱分析很实用的手册，有好多官能团还是挺难判断的，有了这本手册，红外分析不在是问题！！

matlab拟合图代码FOOOF-拟合振荡和一个以上的f FOOOF是一种快速，有效且具有生理信息的工具，可以对神经功率谱进行参数化。 概述 功率谱模型将功率谱模型视为两个不同功能过程的组合： 非周期性分量，反映1 / f样特征，具有 可变数量的周期性分量（假定振荡），因为峰值上升到非周期性分量之上 这种模型驱动的方法可用于测量电生理数据（包括EEG，MEG，ECoG和LFP数据）的周期性和非周期性特性。 拟合模型以测量推定振荡的好处是，功率谱中的峰值可以根据其特定的中心频率，功率和带宽进行表征，而无需预先定义特定的目标频段并控制非周期性分量。 该模型还返回信号非周期性成分的量度，从而可以测量和比较对象内部和对象之间信号的1 / f类成分。 文献资料 可在上找到文档。 本文档包括： ：带有激励性的示例，说明了为什么我们建议对神经功率谱进行参数化 ：提供有关该模型以及如何应用该模型的分步指南 ：演示示例分析和用例以及其他功能 ：列出并描述了模块中所有可用的代码和功能 ：回答频率询问的问题 ：定义模块中使用的所有关键术语 ：包含有关如何参考和报告使用该模块的信息 依存关系 FOOOF用Py

里面每一行代码都有备注，两种衍射都能调出来，可根据需要调光屏距离，图案可视化也可根据需要调整，但个人认为已经是挺好看了~ 使用说明： 1.如果有一定的基础知识储备，直接跟着注释看代码理解 2.如果想直接拿图： a.代码中z1,z2可用于调两个图的观察屏距离，绘图部分代码可以调标签的位置 b.其他的参数设置也都可调 c.自主绘制白底黑色的图案可以替换bmp文件得到不同的衍射屏形状 3.如果代码乱码，则是matlab编码格式不同，可以自行调整编码格式或者直接转为txt文件

快速谱峭度(FSK)滤波轴承微弱故障检测.rar

matlab中频谱与功率谱密度代码obmMatlab工具 我多年来为自己的工作编写的Matlab函数。 该存储库正在不断开发中，并包含我的其他存储库所调用的几个功能。 此外，还有一个文件夹（byOthers）具有其他人编写的常规功能，我决定将其包含在我的个人编码工具包中。 尽管这些功能在设计时主要考虑了海洋数据分析，但是其中大多数功能都是相当通用的，可以通过多种方式组合起来以帮助您实现目标。 请参阅一些我发现的函数示​​例，这些示例在各种情况下特别有用，希望它们对那里的许多人有所帮助。 插值： 假设您要线性插值（在1D中）在t处指定的变量（数据）。 你可以做： datainterp = interp1overnans(t, data, tinterp, maxgap) 可变数据可以是向量或矩阵，在这种情况下，每列都单独插值。 该函数会处理NaN，以便用内插值填充间隙（NaN位置）。 上面函数的最后2个输入是可选的。 输入tinterp明确定义了要插入的位置， maxgap定义了可以插入的间隙长度的上限。 简介：此函数无视NaN（而interp1则不这样做），而maxgap避免了在我们不

matlab中频谱与功率谱密度代码探索高能天体物理学中的时间序列数据 该存储库托管资源支持特别会议，该会议是由汤姆·洛雷多（Tom Loredo）和杰夫·斯卡格尔（Jeff Scargle）在2019年3月18日在加利福尼亚州蒙特雷举行的AAS高能天体物理学分部第17部门会议上举行的，该会议探讨了高能天体物理学中的时间序列数据。 要将资料复制到您的计算机上，建议您使用“下载ZIP” （在GitHub上），而不要克隆存储库。 这将使您免于下载旧版本的PDF文件，不幸的是，Git确实注意到该版本在回购历史记录中有效地进行了处理。 概述 该会议包括三个演示文稿（幻灯片以PDF文件的形式在此处提供）： 会话介绍/ Python和MATLAB中的时间序列探索（Tom Loredo和Jeff Scargle） 使用Stingray进行时间序列探索：用于X射线数据的光谱定时分析的新工具（Abigail Stevens） 使用CARMA模型对AGN的时间变异性进行建模（Malgorzata Sobolewska） 演示文稿的完整摘要显示在下面。 指向此存储库中未包含的会话内容的链接： R Shiny应

在大型强子对撞机（LHC）寻找标准模型物理之外的研究中，parton分布函数（PDF）的参数化不确定性正成为严重限制系统不确定性的问题。 对于夸克和反夸克碰撞引起的大尺度测量尤其如此，其中Drell-Yan连续体背景占主导。 最近提供了一些工具，这些工具可用于探索PDF拟合策略并在未来的全球拟合中模拟新数据的效果。 ePump就是这样一种工具，它表明，对可测运动量的明智选择可以通过显着因素来减少分配的系统PDF不确定性。 将来的LHC标准模型数据集的巨大统计精度将使这成为可能。

推导了在斩波电路中采用随机脉冲位置(RPP)策略和随机载波频率(RCF)策略开关函数的功率谱密度(PSD)解析表达式。通过引入随机变量的特征函数,详细讨论了随机变量的分布对PSD的影响,为随机脉宽调制技术的设计提供了有效途径,仿真分析和实验结果的对照验证了表达式的正确性。

在本科信号系统课程中学习过傅里叶变换，可将信号时域波形转化为频域。为什么要进行域转换呢？因为大部分信号在传输过程中可能会受到外界因素的干扰（可以理解为"**噪声**"），这种干扰在时域上表现得不太明显，因此可以通过傅立叶变换将原来难以处理的时域信号转换成了易于分析的频域信号（信号的频谱）。 **傅立叶原理**表明：任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。和傅立叶变换算法对应的是反傅立叶变换算法。该反变换从本质上说也是一种累加处理，这样就可以将单独改变的正弦波信号转换成一个信号。

重要的是要了解不同修饰剂在使用超临界流体（SFs）进行色谱分离和使用SFs进行萃取时在分析和制备过程中的机理及其含义。 超临界流体色谱（SFC）和超临界流体萃取通常使用纯净的超临界二氧化碳（SCCO2）或含有SCCO2的改性剂（或助溶剂）进行，特别是对于强极性化合物。 例如，将甲醇作为助溶剂/改性剂添加到SCCO2中，以萃取/分离极性化合物。 本文讨论了改性剂对主要流动相的依数性质的影响，这可能会定义色谱柱或SFC下部分色谱柱中总流动相的情况。 溶液的依数行为不能反映溶质的个别性质。 讨论了它们与溶剂的相互作用。