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[转载]Actual Phase and wrapped phase
haojm198 2019-5-17 17:10
雷达观测相位(-pi,pi),解缠相位集中在大值区(phase or noise),但是解缠过程中各种解缠方法通过设置各种阈值来寻求需要解算的值,但无法准确识别这些值,产生残差residence。 控制点在解缠过程决定地面相位特征,对解算绝对相位起到很重要的作用 对流程轨道延时(Tropospheric path delays)对重复轨道的合成孔径雷达监测地表信息影响很大,主要是雷达波传播路径中大气中的水汽作用
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量子力学相位的根源在于几何学而非动力学
热度 11 qhliu 2018-2-24 08:58
一,杨振宁先生念叨最多的是什么? 规范场以及 规范场的几何性 杨振宁在很多场合强调过两件事,第一,相位是 20 世纪物理学的三大主旋律之一;第二,相位的根源在于几何而非动力学。参见, Chen-Ning Yang , Einstein's impact on theoretical physics , Physics Today 33, 6,42 (1980) 。文中有图如下: 但是,教科书在讲解相位时,常常求助于求解薛定谔方程,或者路径积分方法。这两个方法,本质都是动力学方法。久经沙场的老司机也不免阴沟里翻船:认为量子力学中的相位的根源在动力学。正确答案其实只有一个:根在几何! 量子力学中第一个非平庸的相位,是所谓的 Aharonov-Bohm (AB) 相位。参考下图中双缝实验,尽管电子不会受到螺旋管中磁场的力的作用,但是干涉条纹还是会受到影响!螺旋管中有无磁场,干涉条纹会发生移动。 ( 取自 网络 ) 其实,利用几何学中的平行移动方法,可以立即发现, AB 相位是一种几何效应! 二,几何中的平行移动 几何学中的一个矢量的平行移动如下图所示, ( 基于 网络原图 改编 ) 在量子力学中,涉及的不是矢量的平行移动,而是状态的移动。这个状态的移动,很像一个函数的泰勒展开 , 参见下图。 三,AB效应中的平行移动 四, Berry 相位的几何性 量子力学的著名的相位,非 Berry 相位莫属。这个相位也是几何相位! 原因就在于,它也是绕一个回路平移回复到原点后,状态和原始状态相差一个相位因子。这个回路,和产生 AB 相位的回路不同,发生在参数空间!例如说,实验时地球转了一周,有火车路过,磁场发生了变化后回到了原点,等等。
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[转载]InSAR-DInSAR 技术细节(六):相干与相干斑
RSMelon 2017-11-15 19:59
原文地址: http://blog.csdn.net/qiupingzhao/article/details/53171942 随机相位导致相干斑 一副影像的相位是随机的,原因: One pixel of a radar image usually represents a surface of several tens of square meters, containing numerous elementary targets (stones, branches, etc.). These targets all contribute to the signal and are located at different ranges from the radar. Since the wavelength is much smaller than the size of the pixel, the phase of a given target may be shifted by any value. The combination of these targets further randomizes the phase of the pixel. Clearly, no one value is statistically more significant than another. As far as amplitude is concerned, the contributions of two identical targets found in the same pixel can reinforce each other if their phases are identical or cancel each other out if they are opposite. The summing of the random phase values of these various targets produces the phenomenon known as ‘speckle’. If the same targets were arranged differently in another pixel they might produce a significantly different amplitude and an unpredictably different phase. 所以这样的相位信息没有办法加以利用,不过,两个这样的影像或许可以: If we want to use the phase of the signal as a measuring technique, the trick is above all to fully comprehend what is meant by ‘random’. A pixel phase is random because we do not know where the elementary targets are located within it. But on a second pass over the same pixel in exactly the same conditions we would of course obtain the same phase. Interferometry depends on the idea that, instead of using the phase of a radar image to measure the ranges, we can use the difference of phase between two radar images to measure differences or geometric distortions in range between these two images. We therefore count on the fact that the complex contribution depending on the particular arrangement of elementary targets in each pixel will be cancelled by combining the two images. 突然之间,我们会喜欢上这种随机,但是,我们希望这种随机在两幅影像上一致,只有这样才能够相互抵消,要不然仍然是可怕的随机。(就像上帝掷骰子一样,随机性有时候会让人觉得恐怖。) 这种能够”be cancelled”的能力,另一种说法就是相干。 事实上两幅影像是不可能 “in exactly the same conditions” 的: The two images which are merged point by point to form the image of their phase differences, called an interferogram, usually have different viewpoints because they were not taken from exactly the same place, and a time shift because they were not taken at the same moment. These two differences are almost always found in an interferogram. There may be no time difference in the case of systems with two radar antennas which can create two images simultaneously. In certain circumstances there may be no difference in viewpoint, if a satellite repasses at almost exactly the same point when acquiring the second image. These two differences are the source of the two types of information provided by interferometry. The difference of viewpoint provides the topographical information in the interferogram. The time difference provides information on displacement. 最后说说相干斑speckle: Homogeneous areas of terrain that extend across many SAR resolution cells (imagine, for example, a large agricultural field covered by one type of cultivation) are imaged with different amplitudes in different resolution cells. The visual effect is a sort of ‘salt and pepper’ screen superimposed on a uniform amplitude image. This speckle effect is a direct consequence of the superposition of the signals reflected by many small elementary scatterers (those with a dimension comparable to the radar wavelength) within the resolution cell. These signals, which have random phase because of multiple reflections between scatterers, add to the directly reflected radiation. From an intuitive point of view, the resulting amplitude will depend on the imbalance between signals with positive and negative sign. 对付相干斑的办法: Typically, image segmentation suffers severely from speckle. However, by taking more images of the same area at different times or from slightly different look angles, speckle can be greatly reduced: averaging several images tends to cancel out the random amplitude variability and leave the uniform amplitude level unchanged. 但这个方法能否用在干涉之前呢?似乎不能,是不是可能破坏掉相位信息? 相干与critical baseline 上面提到:这种能够”be cancelled”的能力,另一种说法就是相干。 实际上,衡量这种能力的指标叫相干系数。 An InSAR coherence image is a cross-correlation product derived from two co-registered complex-valued (both intensity and phase components) SAR images. It depicts changes in backscattering characteristics on the scale of the radar wavelength. Loss of InSAR coherence is often referred to as decorrelation. 相干性跟许多因素有关,其中一种是,基线,(垂直)基线越长,相干性会下降,当相干性完全消失时对应的垂直基线是critical baseline。这个定义还有很多其他的推导方式。它与波长、斜距、带宽、倾角、坡度角和光速有关。 关于critical baseline,另外一种解释方式,一个像素内部的各个目标的相位变化不应该因为基线(过大)而发生超过一个周期的差异: Let us take two distinct targets A and B, located at opposite edges of the same pixel in a reference image (one near the radar, the second further away). Targets A and B are indistinguishable within the pixel. Any elementary target in the pixel is subject to phase variations when passing from one image to another. The phase difference of the same pixel in M and S should not depend too much on the position of the target within the pixel. For instance, the phase difference itself should vary by much less than a full cycle between A and B. The overall phase difference resulting from the mixing of points P at various locations in the pixel will be insignificant at the scale of the pixel as long as the difference in δ (called the horizontal baseline) remains less than a limiting value. If this is not the case, the phase difference between the two images will again be the result of contributions which are random since they can vary within the pixel itself by more than a cycle. It will then be impossible to exploit this phase difference. For the limiting case where the targets are located at opposite edges of the pixel, the stability of the phase difference will be guaranteed by the stability of the incidence angle of the wave between the two images. Should this change too much, the path difference between the two targets in one image will differ from the path difference in the other image by more than a wavelength, resulting in a pure random difference of phase. For example, a 10-m ground pixel observed from an incidence angle of 30 implies a round trip path difference of 10 m between two targets at opposite edges of the pixel. If we wish to limit the variation of this path difference to a fraction of the wavelength, for example 1 cm, then the incidence angle in the second image must be between 29.967 and 30.033 A clearer way of quantifying this condition is to express the maximum acceptable horizontal distance δ between the points from which the images are acquired (also called the horizontal critical baseline, and deduced from the critical orthogonal baseline). For a satellite like ERS orbiting at an altitude of approximately 1000 km, this distance δ is about 1 km. In practice, we can only combine images separated by an integer number of satellite orbital cycles. The satellite is supposed to return to exactly the same position after each cycle. In most cases, it is actually less than 1 km away. Critical baseline 的第三种解释方式是主辅影像间的距离向频谱偏移 相位噪声 与相干性有关的另一个概念是相位噪声phase noise,这跟上面的问题其实联系得非常紧密,毕竟一幅影像也是复数,也是包括大小和相位的。 In the previous sections it has been hypothesised that only one dominant stable scatterer was present in each resolution cell. This is seldom the case in reality. We should analyse the situation where many elementary scatterers are present in each resolution cell (distributed scatterers), each of which may change in the time interval between two SAR acquisitions. The main effect of the presence of many scatterers per resolution cell and their changes in time is the introduction of phase noise. Three main contributions to the phase noise should be taken into consideration: 关于第二个,没错,基线会带来相位噪声,但是正是因为基线的存在,才能够进行地形测量。这里的spectral shift 方法在处理相位噪声的时候,会不会影响到有用的干涉相位? P45(靳)中分析得到的频谱相差正是能够进行地形测量的原因吧?应该不能完全去除? 答,这里的相位噪声来自于:the different combination of elementary (一个像素之内的),所以这里是不是只是在尽力去除掉一个像素内部的频谱偏移呢?(P18 practical approach) 还是说频谱偏移本身就是个坏东西,应该完全避免,我们的干涉测量并不会利用到频谱偏移?(仔细想想干涉测量的原理,根本原理是距离差对应相位差,跟频率似乎没有什么关系。另一方面,频率的变化势必会造成相位的变化,也就是说记录数据的相位不准确。) **以上的解释见“Range spectral shift”部分: 这个频谱偏移会导致失相关 是个坏东西 应该消灭掉 他代表的是相位随着斜距的变化 是由于视角差造成的 如果没有视角差 就没有干涉相位(或者说干涉相位是零,这里不考虑形变) 自然也就没有干涉相位的变化 这个视角差使得我们能够通过干涉相位进行地形测绘,但她同时导致了干涉相位的变化这个“副产品”。我们应该消除掉这个副产品,他和干涉相位不是一回事儿。** The phase noise can be estimated from the interferometric SAR pair by means of the local coherence γ. The local coherence is the cross-correlation coefficient of the SAR image pair estimated over a small window (a few pixels in range and azimuth), once all the deterministic phase components (mainly due to the terrain elevation) are compensated for. The deterministic phase components in such a small window are, as a first approximation, linear both in azimuth and slant-range. Thus, they can be estimated from the interferogram itself by means of well-known methods of frequency detection of complex sinusoids in noise (e.g. 2-D Fast Fourier Transform (FFT)). The coherence map of the scene is then formed by computing the absolute value of γ on a moving window that covers the whole SAR image. 相位噪声(The phase dispersion)可以表达为相干系数γ的函数,The phase dispersion can be exploited to estimate the theoretical elevation dispersion (limited to the high spatial frequencies) of a DEM generated from SAR interferometry. 相位噪声、相干、滤波、以及 covariance matrix estimation 之间的关系 将在后续详细分析。
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[转载]InSAR-DInSAR 技术细节(四):Range spectral shift
RSMelon 2017-11-15 19:55
原文地址: http://blog.csdn.net/qiupingzhao/article/details/53154348 Range spectral shift这个问题在斜坡效应中其实已经说过了。理解这个问题的关键在于: 知道频率是相位的微分(但这个(干涉数据的)频率跟载频、采样频率等其他的频率并不能混为一谈)。这样就能够很好地理解“斜坡效应”部分根据频谱偏移的公式解释条纹密度随着地形坡度的关系,因为频谱偏移本质上就对应相位变化; 观测视角的变化对应频率的变化; 这个问题和斜坡效应、失相关以及critical baseline都是相通的 频谱偏移和相位梯度那些事儿(由此导出了一个条件限制) Other sources of decorrelation are more significant and non-reversible. The two most important conditions are related to the phase gradient and the temporal variation in the physical distribution of the elementary scatterers. The phase gradient condition can be conveniently described in the spectral domain. The temporal bandwidth of the SAR images in range corresponds with a spatial bandwidth due to the projection on the earth’s surface. A phase gradient in range of n cycles/pixel corresponds with a spectral shift between the spectra of both acquisitions of n*f Hz, where f is the sampling frequency. The spectral shift results in a decreased overlap between the corresponding parts of the spectrum (the signal) and an increasing non-overlapping part of the spectrum (the noise). Due to the limited bandwidth, a phase gradient larger than B/f cycles/pixel (approximately 0.822 for ERS) results in a zero overlap between the spectra, hence a complete loss of correlation. The occurrence of this situation is dependent on: the length of the perpendicular baseline, the steepness of the topographic slopes, and/or the gradient of the surface deformation. 说明 理一理这里的逻辑: 这个频谱偏移会导致失相关 是个坏东西 应该消灭掉 他代表的是相位随着斜距的变化 是由于视角差造成的 如果没有视角差 就没有干涉相位(或者说干涉相位是零,这里不考虑形变) 自然也就没有干涉相位的变化 这个视角差使得我们能够通过干涉相位进行地形测绘,但她同时导致了干涉相位的变化这个“副产品”。我们应该消除掉这个副产品,他和干涉相位不是一回事儿。 以上说明了Range spectral shift的由来 那么怎么进行滤波呢? 参考文献 Hooper, A., Bekaert, D., Spaans, K., Arıkan, M. (2012). Recent advances in SAR interferometry time series analysis for measuring crustal deformation. Tectonophysics, 514, 1-13. Zhong, L., Dzurisin, D. (2014). Insar imaging of aleutian volcanoes. Springer Praxis Books, 2014(8), 1778–1786. Ketelaar, V. (2009). Satellite radar interferometry : subsidence monitoring techniques.
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[转载]复数与相位(旋转)
haojm198 2017-6-30 16:57
在信号与系统中,我们经常会遇到对于一个信号 s ( t ) = cos ( ω t + θ ) , 乘上一个复数 e j ϕ ,即 s ( t ) ∗ e j ϕ 表示对原信号 s ( t ) 移动相位 ϕ 。 那么如何理解乘上一个 e j ϕ 可以表示相位的移动呢? 这里需要用到欧拉公式,具体可以参看我另外一篇博文: 欧拉公式 cos ( ω t + ( θ + ϕ ) ) = R e { e j ( ω t + ( θ + ϕ ) ) } = R e { e j ( ω t + θ ) e j ϕ } 可以看到,在原信号上叠加一个相位 ϕ 相当于在原信号上乘以一个复数 e j ϕ ,注意这里信号是取的实部。 更进一步,我们在几何上解释一下复数与相位(旋转)的关系。 如下图所示,横坐标为实部,纵坐标为虚部,有两个单位向量 a , b ,其中 a = e j θ ,那么向量 b 该如何表示呢? 由欧拉公式 e j θ = cos ( θ ) + j sin ( θ ) ,则 a 可以表示为 ( cos ( θ ) , sin ( θ ) ) ,这个我们从图中也可以很轻松的得到。由图中的角度关系,我们可以得到 b = ( cos ( θ + ϕ ) , sin ( θ + ϕ ) ) ,写成复数形式,即 b = e j θ e j ϕ = e j ( θ + ϕ ) 。可以很明显的看到,对向量 a 乘上一个 e j ϕ 表示将 a 旋转角度 ϕ ,即相位移动 ϕ 。
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相位延时和群延时
haojm198 2017-6-22 16:12
由于光的相位在透过具有二相性或多向性的物质时发生偏转所产生的相位的延后作用称为相位延迟。 相延迟侧重于每一个频率分量,群延迟则是描述相位的变化率 形象理解: 有人描述群延时,就是说一群小朋友和你的距离?描述相位延时的时候就是,这群小朋友各自与各自的距离。 相位延迟就是群延时加上一个小朋友各自的距离 如果系统是严格线性相位那么很容易就可以理解,这个系统,里面的小朋友肯定是,站成了一条直线。此时群延时就等于相位延迟。 相位: ωt+φ就是相位 在电学中f(t)=Asin(ωt+φ),表示一个单频率的电信号,A称为信号幅度,ω=2πf,ω称为角频率(弧度/秒),f=1/T称为信号频率(赫兹),T称为信号周期(秒),t称为时间,φ称为信号的初始相位(弧度)。三角函数图像上任一点的位置,称为该函数的相位。 当t=π/4时,f(π/4)=sin(π/4+π/6),则5π/12就是函数在x=π/4时的相位,其中π/6为函数在x=0时的相位,又叫初相位。 说到相位,必须指明什么时候的相位,至于如何求初相,这要根据题目所给条件,一般是先确定函数的ω值,然后根据图像上任一已知点坐标代入,即可求出. 例题:已知函数y=Asin(ωx+φ)+n的最大值为4,最小值为0,最小正周期为π/2,直线x=π/3是其图像的一条对称轴,若A>0,ω>0,0<φ<π/2求函数解析式. 解析:∵函数y=Asin(ωx+φ)+n的最大值为4,最小值为0,最小正周期为π/2 ∴A+n=4,n-A=0==n=2,A=2 ω=2π/T==ω=4 ∴y=2sin(4x+φ)+2 ∵直线x=π/3是其图像的一条对称轴 ∴4π/3+φ=π/2==φ=-5π/6==φ=7π/6 4π/3+φ=-π/2==φ=-11π/6==φ=π/6 ∵0<φ<π/2 ∴y=2sin(4x+π/6)+2 线性相位: 线性相位指的是相频响应φ(ω)为频率ω的线性函数,数学表示:φ(ω) = a*ω + b 通俗解释是:信号经过滤波器后,各个频率分量的延时时间都是一样的。(此处如果理解着感觉矛盾,看下面群延时的解释) 群延迟: 群延迟= -dφ(ω) / d(ω) = -a “群延迟”(dφ(ω)/dω)就是相位对频率的微分(导数)。若其是非常数,则波的各频率分量随着时间推移将各自散伙。而若其是个常数——K,则有: cos(ω t + φ(ω)) = cos(ω t + K ω) = cos(ω(t + K)) 表示波的各频率分量延迟了时间 K,保持原形。 1.相位延迟 如果将相位响应图示坐标,可以想象,当只有单频信号作为系统输入时,连接原点与这个单点的坐标的直线的斜率的负数即其相位延迟。此时由于是单频信号故无群延时的概念。 当有两个单频信号叠加时,系统对每个单频信号都会有相位延迟,如果单频信号的相位响应在同一直线上,那系统对他们的延迟都一样。这个时候虽然没有群延时的概念,但可以推出,当系统严格线性,即直线过原点,相位延迟=“群延迟” 2.群延时 对相位响应求导,如果严格线性,为常数,如果线性不过原点,还是常数。所以只要系统相位响应是线性的,相位不会失真。 此时若用相位延迟描述,1.严格线性是,也为常数。2.非严格线性时,是常数加上一个与w有关的变量。 注意:这两个延迟都表明了系统的延迟特性,1.严格线性,群响应表达一起延迟n1,相位延迟是每个延迟n1. 2.非严格线性时,群延迟n1,相位延迟每个都不一样,(对每个频率分量,除了延迟n1还需加上本来的余弦波形相对原点的相移/w,如cos(wn+f0) f0就是弧度的延迟,需要除以w,才能变为n的延迟,也正是因为这一点,相位延迟由于涉及到信号或系统本身关于n 的延迟,对描述整体的延迟毫无意义)。
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在量子力学里换个“特性函数”?
stj 2015-11-7 10:27
宏观热力学系统有一类特性函数,若已知特性函数的具体形式,将获得该宏观系统的所有热力学性质;微观粒子或粒子系统也有类似的“特性函数”,即波函数,已知波函数的具体形式,将获得所有的物理性质。 量子力学系统采用的“特性函数”——波函数 ψ,对应的薛定谔方程形式有些复杂,对非物理专业的学生实在难以理解,应该换个“特性函数”,比如是不是可以采用相位函数Z,Z(x,t)= Z 0 + Et-Px ( Z 0 , x,t,E,P分别是 初始相位, 空间坐标,时间,能量,动量,这里Z除以常数h-才是真正的相位。这样
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30年前发表的论文最近获得大量引用
热度 9 chrujun 2015-2-17 19:19
1985年发表的论文,信息如下: G. R. Olhoeft (1985).”Low-frequency electrical properties.” Geophysics, 50(12), 2492-2503. doi: 10.1190/1.1441880   In the interpretation of induced polarization data, it is commonly assumed that metallic mineral polarization dominantly or solely causes the observed response. However, at low frequencies, there is a variety of active chemical processes which involve the movement or transfer of electrical charge. Measurements of electrical properties at low frequencies (such as induced polarization) observe such movement of charge and thus monitor many geochemical processes at a distance. Examples in which this has been done include oxidation‐reduction of metallic minerals such as sulfides, cation exchange on clays, and a variety of clay‐organic reactions relevant to problems in toxic waste disposal and petroleum exploration. By using both the frequency dependence and nonlinear character of the complex resistivity spectrum, these reactions may be distinguished from each other and from barren or reactionless materials   Read More: http://library.seg.org/doi/abs/10.1190/1.1441880     前5年只获得8次引用,平均每年获得1.6次引用。             James A. Tyburczy , Jeffery J. Roberts . (1990) Low frequency electrical response of polycrystalline olivine compacts: Grain boundary transport. Geophysical Research Letters 17 , 1985-1988. Online publication date: 1-Oct-1990. CrossRef Andrew K. Jonscher . (1990) Admittance spectroscopy of systems showing low-frequency dispersion. Electrochimica Acta 35 , 1595-1600. Online publication date: 1-Oct-1990. CrossRef J.R. Wait . 1989. COMPLEX RESISTIVITY OF THE EARTH. Progress in Electromagnetics Research, 1-173. CrossRef R. S. SMITH , P. W. WALKER , B. D. POLZER , G. F. WEST . (1988) THE TIME-DOMAIN ELECTROMAGNETIC RESPONSE OF POLARIZABLE BODIES: AN APPROXIMATE CONVOLUTION ALGORITHM1. Geophysical Prospecting 36 :10.1111/gpr.1988.36.issue-7, 772-785. Online publication date: 1-Oct-1988. CrossRef Richard S. Smith , G. F. West . (1988) An explanation of abnormal TEM responses: coincident-loop negatives, and the loop effect.. Exploration Geophysics 19 :3, 435-446. Online publication date: 1-Sep-1988. Abstract | PDF (1210 KB) | PDF w/Links (747 KB) A. Duba , E. Huengest , G. Nover , G. Will , H. Jodicke . (1988) Impedance of black shale from Munsterland 1 borehole: an anomalously good conductor?. Geophysical Journal International 94 , 413-419. Online publication date: 1-Sep-1988. CrossRef Alan D. Chave , John R. Booker . (1987) Electromagnetic induction studies. Reviews of Geophysics 25 , 989. Online publication date: 1-Jan-1987. CrossRef David A. Lockner , James D. Byerlee . (1986) Changes in complex resistivity during creep in granite. Pure and Applied Geophysics PAGEOPH 124 , 659-676. Online publication date: 1-Jan-1986. CrossRef           Read More: http://library.seg.org/doi/abs/10.1190/1.1441880 2014年获得9次引用 2013年获得14次引用,大大超过了论文发表后5年内引用数的总和。 2012年获得7次引用 2011年获得16次引用 2010年获得9次引用 最近5年获得55次引用,大约等于论文发表后5年内引用数的7倍。 引用数激增的原因在于近年来出现了高精度岩石物理性质测量仪器,用新仪器可以发现以前无法观测到的现象,岩石物理又火起来了。
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31、(一)根本思路_基于IMF自身的瞬时频率估计
baishp 2012-11-30 14:37
31、(一)根本思路_基于IMF自身的瞬时频率估计
前文说了我对学界既有的瞬时频率估计方法的失望,虽然我并没有将所有的那些方法都试遍,但我已经没有信心与耐心仔细去研究它们了,以后有时间、有心情时再去慢慢详细了解吧。现在我打算抛开一切“高深的”理论,从EMD当中所得到的基本物理量,根据瞬时频率最原始的含义,即各时间点上信号源转动的角度,来估计瞬时频率。 众所周知,EMD之所以叫EMD(经验模式分解),是因为它最初并不是基于一种理论推导,而是基于这种分解过程所具有的物理意义被世人所公认,而每一组分解结果都能够经受理论的检验(各IMF之间的正交性)。因此上面我打算采用的瞬时频率估计法,是EMD的一以贯之、很自然的延伸。姑且可称之为“基本模式估计法” 这种方法的关键,在于要明白、承认,IMF的包络线,其实就是信号的瞬时振幅(振幅函数);而IMF是瞬时振幅在实轴上的投影;某时刻IMF值与IMF包络线值之比,就是该时刻瞬时相位的余弦值。有了瞬时相位,通过相位差分即得到瞬时频率;通过振幅、相位,还可以求出振幅在虚轴上的投影,从而得到IMF对应的复数函数。 IMF的包络线有两条,哪一条是IMF的瞬时振幅呢?从理论上来说,IMF的两条包络线的均值为0,两条包络线是完全对称的,因此两条包络线的绝对值是相等的,都等于IMF的瞬时振幅。但在实际处理时,由于两条包络线不可能做到绝对对称,所以还是应该分别处理。在复平面上,当信号源运行在1、4象限时,IMF由上包络线在实轴上的投影形成;当信号源运行在2、3象限时,IMF由下包络线在实轴上的投影形成。因此,瞬时振幅应该根据IMF的情况由上下包络线分段组成。下面就根据这个原则来求IMF的瞬时振幅、瞬时频率等。 下面imfMBrd含义见前两篇博文。 x=imfMBrd(11,:);%先任取imfMBrd的一个分量 lx=length(x); zs=zeros(1,lx); = extr(x);%求极值点、 = cenvelope(x,1);%求包络线及其均值 envb=env(1,:);%将负包络线提取出来 enva=env(2,:);%将正包络线提取出来 fg1=figure(1); set(fg1,'position', ); w=0.04; W=0.94; h=0.04; d=0.003; h1=h+0.75-3*d; h2=h+0.50-2*d; h3=h+0.25-d; h4=h; H=0.18; sb1=subplot(4,1,1); set(sb1,'position', ); plot(x,'r-') hold on plot(envb,'g--') plot(enva,'b--') plot(envmoy,'m--') plot(zs,'k-') grid title('分析信号及其包络线') xlim( ) c41=(x0); c23=(x0); dx=diff(x); dx1= ; dx2= ; dx=(dx1+dx2)/2; c12=(dx0); c34=(dx0); c1=c41.*c12; c2=c23.*c12; c3=c23.*c34; c4=c41.*c34; sb2=subplot(4,1,2); set(sb2,'position', ); stem(c1,'.b-') hold on stem(c2,'.r-') stem(c3,'.g-') stem(c4,'.m-') grid title('四象限掩码') xlim( ) x1=x.*c1; x2=x.*c2; x3=x.*c3; x4=x.*c4; sb3=subplot(4,1,3); set(sb3,'position', ); stem(x1,'.b-') hold on stem(x2,'.r-') stem(x3,'.g-') stem(x4,'.m-') grid title('经掩码作用后的分析信号') xlim( ) aenvb=abs(envb); aenva=abs(enva); tampb=c23.*aenvb; tampa=c41.*aenva; tamp=tampa+tampb;%瞬时振幅 sb4=subplot(4,1,4); set(sb4,'position', ); stem(tampb,'.g-') hold on stem(tampa,'.b-') plot(tamp,'k-') grid title('经掩码作用后的瞬时振幅') xlim( ) 运行,得: 图31-1 下面求瞬时相位、瞬时频率与复信号虚部。 运行,得: 图31-2 从图31-2的第3个子图可以看到,所估计的“瞬时频率”没有前几篇博文中所提到的“跳变”。图中也有一些类似“线谱”一样,或者说象两根“门柱”一样高高耸立的频率成分,但它们是处在同一数量级下的变化,与以前所讲的由接近“0Hz”的负频变成接近“0.5Hz”的正频,性质截然不同的。为了与以前的“频率跳变”相区别,我就将此处的频率变化称之为“频率突变”吧。 此“频率突变”是由于分析信号与它的包络线相割造成的。包络线以外部分,由于信号、包络线之比值绝对值大于1,反余弦无意义,所以被强制等于1与-1,反余弦值(瞬时相位)为0与0.5*2*pi,两割点之间部分,瞬时频率等于0;两割点之外靠近割点处,瞬时频率即形成“突变”。 虽然“频率突变”是频率在同一数量级下的变化,但它毕竟还是人为造成的,不是信号本身的属性,因此也是不完全符合我预期的目标的。我希望的瞬时频率估计值,更加连续光滑。 这一篇就暂到这里,相关问题后面继续分析。 (本文首发于: http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ad0d3de01016f0a.html 首发时间:2012-06-10 19:35:44)
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‘波动’最广泛的定义和最普遍的特性
热度 3 chenfap 2011-6-12 10:13
‘波动’最广泛的定义和最普遍的特性
‘ 波动’最广泛的定义和最普遍的特性 (《物理学上的时空与物质》 29 ) 第三章 狭义相对论关于时空的基本概念和基本规律 §3.9 波动的相位不变性与多普 勒效应 3.9.1 ‘ 波动’最广泛的定义和最普遍的特性 3.9.2 坐标变换与相位不变性 3.9.3 由相位不变性导出 多普 勒效应 3.9.1 ‘ 波动’最广泛的定义和最普遍的特性 波动是物理现象中 广泛 存在的一类物质运动的形式,例如 发生在弹性介质中的、包括声波在内的机械波 , 发生在电磁场中的电磁波、光波,发生在量子场中的物质波都是波动;它们都具有一些共同的特性。一些 物理教科书常把 波动定义为 : “ 波动(或波)是振动传播的现象”, 还认为波动都是波源发出的 振动 。 这个定义和认识是不够全面的 , 因为第一 , 它强调了“ 传播” 这个概念 , 从而意味着必须有某种振动在传播才算发生了波动;第二 , 它还容易使人把波所传播的振动形态理解为某种在传播过程中一成不变的东西。我们要指出 , 波动现象并不一定要与传播相联系 , 例如就整体来看,在驻波中并没有某种振动在‘传播’ , 因而没有能量的传播 , 而驻波仍被看作是一种波动现象; 我们还要指出, 对于传播的波 ,即 通常所称的行波 , 一般说来 , 由于能量的衰减, 它所传播的振动形态在传播过程中是可能发生改变的。第三,波动也可以没有波源,例如驻波就没有波源,物质波也没有波源。 作者认为,把波动的定义写为“波动是振动传播的现象” 是不够全面的 , 它既片面地强调了只是某些范围较窄的波动现象才具有的特点 , 又没有正确地反映出一般波功现象的共同特征 。 朗道在他的著作“连续介质力学” 中给声波下定义时采用‘振动的运动’而非用‘ 振动的传播’来定义波动。 由于 运动这个概念 , 意即发生于空间和时间中的变化 , 既可概括行波的传播 , 也可概括驻波的形成和持续过程 ; 既可概括振动形态不发生改变的波的传播过程 , 也可概括振动形态要发生改变的波的传播过程 。 故若按照朗道的意思,把波动定义改写为“ 波动是振动形态在介质或场中的运动过程” 就可以大致避免上述缺点。 可是, 具有波粒二象性的 ‘ 物质波 ’ ,还存在下述与我们在非量子现象中所习惯了解的波动不相同的特性。 在非量子现象的领域内,波动常可用某种物理量的变化(常称为该物理量 振动的 ‘振移’)来描述,物理量的变化系取实
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应肌肉荡秋千的话题
liwei999 2010-10-22 09:15
应肌肉荡秋千的话题。 (167936) Posted by: mirror Date: July 29, 2008 01:29PM 人在板上站立,这是打秋千的常识了。不服就看看杂技团的演出。 想像秋千打到水平,如果人直立不动,不计摩擦的话,那么就是个摆了。从这边的水平状态到那边的水平状态。 如果在摆到垂直时,直立的人蹲下来的话,摆的重(质)心就要变,与初始状态的势能差就要比直立状态时大了。这个增加是来自肌肉的做功。这样通过最底点再到最高处时,就要比初始的水平要高一点了。此时再站起来,最底点再蹲下。如此下去,就会越打越高了。 这就是打秋千的道理了。解说完毕。 -------- 就是论事儿,就事儿论是,就事儿论事儿。 相当怀疑诸位的观察和体验。 屁股坐在板上,这腿的动作只有平伸,上抬和屈膝了。这样一来,有可能产生与摆线垂直方向的动量变化。而打秋千的本质是沿着摆线方向的重心变化。 -------- 就是论事儿,就事儿论是,就事儿论事儿 正反是个相位的问题。倍频比相位要紧。 坐着荡的秋千多了的表述是谈情说爱吧?孩子们会打的都是站立着,不会的才坐着呢。 -------- 就是论事儿,就事儿论是,就事儿论事儿。 但是记忆力还是有一些。 (167919) Posted by: mirror Date: July 29, 2008 12:46PM 先论单摆,秋千的基本型。初中物理毕业的师傅是认为单摆在上升时提高重心、下降时降低了重心么?还是认为摆长一定,重球对圆心的长度不变呢? 人在秋千板上的上下振动就是打秋千了。模式就是单摆的摆长有节奏的变长变短。民科么,能自学到这个程度也就满足了。 -------- 就是论事儿,就事儿论是,就事儿论事儿。 推就晕而荡就不晕了,如同自己开车不晕那样。
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关于潮汐相位
earthtides 2010-9-16 10:00
海洋学与地球物理学关于潮汐相位的习惯表达是不同的,海潮的表达式为(大地测量学如GPS处理软件中海潮负荷系数) 固体潮为 就是相位了。注意到以上的差别,在进行地方相位和Grennwich相位转换时就不至于出错了。
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“吵架”的纪录 (mirror)
liwei999 2010-8-27 20:27
吵架的纪录 (96524) Posted by: mirror Date: July 09, 2007 09:31PM 回答: 美术片海底总动员(Finding Nemo)有一处情节在物理学问题上值得商榷 如果是一条大鱼,没有人怀疑这样的事儿发生。钓鱼的人绳断、竿折的事儿不为少数,引用作用反作用的定理,显然是无效的。 问题是多数小鱼行动在原理上能否达到一个大鱼的效果。 玩过拔河的人可以知道,胜负的双方在每个成员的体力上并没有多大的差别。差在每个成员使劲的相位上。如果相位一致,就能发出很强的力。 【跟贴: 你玩过拔河? 】 人的思路都变了??摩擦力大的一方胜的论法都出笼了?? 别一半儿是土地的操场,一半儿是溜冰场的拔河吧。 您也给一个突破吧。人心齐泰山移的老话也不管用了?人心齐就是指相位,无论是在理论上、还是在实践上,都是成立的。 人的发力机制是不擅长出恒力的。不信就端碗水试试。 【你一定没玩过拔河,穿的鞋子决定胜负都不知道】 您的判断违背体育运动成立的常识。 如果一个运动单纯是拼比装备的话,比如拔河里的鞋子,这项运动的意义就不存在了。 运动,要么是比运气,要么是比技术(个人的、团体的)、体力。 终于弄明白光拼比相位也不成吧? 这点儿事儿还要终于,真令人悲哀。 悲痛,可以是延迟的。送葬后回来哭。喜悦可就是即兴的了。没听说过看小品当场不笑,回家路上才笑的。   相位是个关键词儿。有运动,就有相位。不论是人还是物。   当今的时代,共享信息资源不是个难事儿。这也给人一个错觉,以为知道个事儿不难。其实,知道信息并不是什么难事儿。难得的是知道(懂得)为什么要找这样的信息、以及贯通枝离破碎的信息,形成一个整体的认识。 【您对自己的认识还算深刻。不懂没关系,如果能少胡扯的话,还能上个台阶。】 -------- 就是论事儿,就事儿论是,就事儿论事儿。
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自控电路中自动相位控制电路小结
williammilo 2010-2-6 04:56
我的博客已经搬家到 xiongbox.com 欢迎访问熊伟博士的网站! 本文永久链接 http://xiongbox.com/自控电路中自动相位控制电路/ 1. 自动相位控制 是使 输出信号与输入信号的相位保持确定关系 的方法,实现这种功能的电路简称APC环。将它用于 离子加速器的相位控制系统 ,可以抑制各种快速干扰引起的相位噪声。在 超高速时分多址通信系统中可用来提取载波信号和钟同步信号 ,并能 降低稳态相位差 。 2.在跟踪状态下,APC环路的输出信号与输入信号的相位差很小。维持跟踪所需的直流电压最终要由 鉴相器 提供,因而以压控移相器为受控单元的APC环路在 输入、输出同频工作时也有剩余相位差 ,而以压控振荡器为受控单元的 锁相环却无剩余相位差 。压控移相器按工作频带分为两种: 窄带压控移相器和宽带压控移相器 。前者通常是采用高Q变容二极管的压控回路。
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《星载SAR干涉测量》笔记(1)
热度 1 ahuyanxiang 2009-4-29 20:01
1.以RTI为例,说明SAR干涉测量的基本原理: 实际处理中,只能得到干涉相位的主值---缠绕相位,故需要相位解缠得到真实相位。 2.相位包含两方面信息:斜距信息和地面点P的高度信息。 P和P'高度相同,斜距不同时,会产生平地效应。 P和P'斜距相同,但高度不同时,需考虑高度模糊数。
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