该脚本旨在提供已知地震加速度时程的冲击响应谱。 因此，它使用户能够计算峰值地面加速度 (PGA) 和伪速度。 它还绘制解决方案并将它们存储在允许某些更改（例如加速度单位）的文件中。 用于计算的数学算法可由用户从脚本中选择的以下算法中选择：Kelly Richman、Smallwood 和 Newmark。 用户必须提供他想要测试的地震的加速度时程，并为迭代引入阻尼参数和起始频率。 阻尼参数可以是阻尼比或品质因数。 地震的时间历程，必须有两列：时间（秒）和加速度。 这些数据可以预先加载到 Matlab 中，或者通过在名为“文件输入法”的弹出菜单中选择“打开新的 ASCII 文件”选项来引入。 一旦选择了方法，脚本将自动绘制峰值地面加速度。 尽管如此，用户还是可以获得伪速度的结果。 最后，该脚本提供了存储通过单击“在文件中输出数据”获得的结果的可能性。 该脚本将请求一个文件名和一个目

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信号频谱与功率谱图像，以及经傅里叶变换后得到真实值的频谱与功率谱图像

基于角谱理论的非对称衍射计算，缪正祥，李重光，角谱衍射公式能够严格的满足亥姆霍兹方程，通过对角谱衍射公式的分析，推导出满足抽样定理的离散相位延迟因子。对于衍射面和观察

三个简单的函数生成贝塞尔多项式的线性化系数。 三个附加函数应用贝塞尔多项式展开来计算某些相关函数的有理多项式谱。 应用程序集中在修正的 Bessel 相关函数上。 它的傅立叶变换是一个简单的有理多项式谱，物理学家或工程师会立即将其与级联单极滤波器联系起来。 贝塞尔多项式的展开有助于对这些相关函数的更复杂的乘积形式进行分析和数值评估。 什么是对超几何函数的傅立叶变换，而是扩展为由线性化系数加权的基本有理多项式谱的总和。 最重要的是，这可以以高效且数值稳定的方式完成！ 这些结果用于计算描述激光束通过湍流介质传播的 Gamma-Gamma 衰落过程的相关函数的频谱。

循环谱用于信号识别，认知无线电等,这是W.A Gardnerr 的原著，讲得比较明晰，不仅有理论推导，也有应用研究，是一本经典名著啊。

在MatLab中，利用角谱理论，模拟了物体经过透镜成像的过程。例子中 物体为读入的图像(五角星)，在放大倍数为1、2、6倍的情况下分别模拟。

函数 [fy]=FFT(y,Fs) 1) 计算功率谱密度和幅度谱 (P(f),F(f)) 1d 信号 y(t) 的采样率 Fs（奈奎斯特率），这是已知的% apriori。 结果绘制在 3 幅图中，对应于简单的PSD，分别为对数 PSD (dB) 和幅度谱。 _____________ 振幅(f) = \/ PSD(f) 2）这个功能的用处是频率轴的调整。 3)快速傅里叶变换是用Matlab内置函数计算的fft，但对于长度 <1000 点的信号，可以使用嵌套函数 y=Fast_Fourier_Transform(X,N) 。 演示： fs=800； tf=2； t=0:1/Fs:Tf； f=[40 75]; 安培=[4.5 9.22]； 西格玛=1.33； y=Amp(1)*exp(j*2*pi*t*f(1)) +Amp(2)*exp(j*2*pi*t*f(2)); N=(sig

功率谱是功率谱密度函数的简称，它定义为单位频带内的信号功率。它表示了信号功率随着频率的变化情况，即信号功率在频域的分布状况。功率谱表示了信号功率随着频率的变化关系 [1] 。 常用于功率信号（区别于能量信号）的表述与分析，其曲线（即功率谱曲线）一般横坐标为频率，纵坐标为功率。周期性连续信号x(t)的频谱可表示为离散的非周期序列Xn,它的幅度频谱的平方│Xn│2所排成的序列，就被称之为该周期信号的“功率谱