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应用半数值近似解析方法验证分析Duffing振子倍周期分岔规律理论结论；用增量谐波平衡法获得高精度高阶谐波半数值近似解析解。该验证过程可弥补实验方法精度提高难及数值方法需通过计算高频分辨率频谱方能有效分析的缺点。结果表明，该分析方法与Feigenbaum理论结论较吻合，证明理论结论的正确性。

ft_spect（2.0 版）计算具有所需频率分辨率的输入信号的幅度和相位谱，并过滤相位谱以抑制浮动舍入误差。 注意#1：ft_spect 不能消除频谱泄漏。 注意#2：离散傅立叶变换 (DFT) 将输入信号视为周期信号的一个周期，并根据输入信号的长度对该周期信号的频谱进行离散化。 对于采样频率为 Fs 的信号，在 T=NΔt 的时间内，频率区间（又称频率分辨率，意思是区分 f1 和 f2 的频率）间隔 Δf=1/T=Fs/N； 因此，DFT的频率分辨率仅取决于输入信号（T）的长度。 但是，零填充不会增加频率分辨率，也不会显示有关频谱的更多信息； 它只在 bin 之间插入幅度。 为了提高频谱分辨率，需要较长的测量时间，因为DFT将输入信号视为周期信号的一个周期；因此DFT将输入信号视为周期信号的一个周期。 因此，重复输入信号是可以接受的，并且不会产生任何伪影。 但是，在这种情况下，输

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为估计密集谱成分信号的频率和相位值,本文提出基于全相位FFT(all-phase FFT,apFFT)的密集谱识别与校正算法.利用全相位FFT良好的抑制谱泄漏性质和其特有的相位不变性,本文方法可在传统振幅谱峰识别法失效情况下,根据相位谱是否满足平坦分布来识别密集谱与单频成分谱;结合全相位时移相位差校正法与相邻apFFT谱线间的相位关系,推导出了一种新的密集谱频率与相位的估计方法,并给出了辨别两种谱分布的参数指标.仿真实验表明,在不同信噪比情况下,本算法精度比原有FFT密集谱校正法有所提高,当SNR>20dB时,本文方法有较高的实用价值.

关于高效液相色谱基本理论和应用的教材，可用于从事制药、科研、教学的研究人员参考使用

傅里叶幅度频谱平滑功能 smoothSpectra 为傅立叶幅度谱 (FAS) 提供各种不同的窗口平滑选项，包括 boxcar、triangle、Parzen、Hann、Hanning、Hamming、Gaussian。 默认窗口函数是 Konno-Ohmachi（参见 Konno 和 Ohmachi（1998），第 234 页），它在对数空间中对称。 平滑是通过将窗函数与 FAS 卷积来执行的。 demo.m 文件中提供了三个示例。 用法： [smoothFAS] = smoothSpectra(Y,varargin) 静态输入： Y = 傅立叶振幅向量（1xn 或 nx1） 有效的 PROP_NAME / PROP_VAL 对： ----------------------------------------- 'w' --> (1x1)-[数字]-[默认值：40] 'b'

按规范生成地震波反应谱的小软件 GB-SPECTR，生成的反应谱适合用于abaqus反应谱计算