这个脚本描述了一个 MATLAB 函数 `MASWaves_inversion`，它用于通过手动反演分析表面波色散曲线，特别是用于MASW（多道面波分析）方法。下面是该函数的主要目的、输入、输出和关键子函数的简单说明： ### 目的： `MASWaves_inversion` 用于通过比较理论的瑞利波相速度色散曲线和实验数据进行反演分析。该函数能够计算理论色散曲线，并评估理论与实验曲线之间的失配度，还允许用户在每次迭代后选择是否保存当前结果。 ### 主要步骤： 1. **计算理论色散曲线**： - 根据层模型的属性（包括 `h`、`alpha`、`beta`、`rho` 和 `n`），函数会计算瑞利波基阶模式的色散曲线，并且该曲线的波长与实验曲线的波长保持一致。 2. **绘制理论与实验曲线**： - 函数会将计算得到的理论色散曲线与输入的实验色散曲线进行对比，并绘制两者的对比图。 3. **评估失配度**： - 函数会计算理论色散曲线和实验曲线之间的失配度（误差），并输出该误差用于反演分析。 ### 输入参数： - `c_test`: 测试的瑞利波

针对目前线性化和非线性化算法在面波频散曲线反演中的局限性问题,分析了一种新的非线性全局优化算法——粒子群算法(PSO)及其基本原理和算法流程,并且采用了细化分层理论与粒子群算法相结合的方法,在求解横波速度结构的基础上,分别对四层速度递增理论模型和野外实测数据进行了反演试算.实验结果表明:频散曲线反演拟合效果较好,粒子群算法表现出了全局寻优特点.研究结论初步验证了粒子群算法在面波频散曲线反演中的可行性与有效性.

层状面波模拟退火反演，用于简单的层状地层面波的反演，设置好初始模型，添加实测的频散曲线进行反演对比

主要用于地震数据处理，例如面波频散曲线的提取。

人工智能-多阶模态瑞利面波频散曲线的BP神经网络反演问题研究.pdf

研究小波变换提取瑞雷波频散曲线的具体方法 通过MATLAB编程实现小波变换提取瑞雷波频散曲线，同时应用于速度递增模型、含硬高速夹层和含软低速夹层等几个地层模型，对比理论频散曲线，验证该方法的可行性和实际工程中的实用性。

该程序是经典的层状介质面波频散曲线反演，可以应用于低频seismology和高频浅层面波频散曲线反演。

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