matlab提取天然源面波的频散曲线的代码

提取天然源面波的频散曲线的代码涉及到一些处理步骤，下面给出一个大致的流程和代码示例：

1. 读取天然源地震信号数据，可以使用Matlab自带的`load`函数或者其他地震数据读取工具箱。例如，假设数据存储在文件`data.mat`中，可以使用以下代码读取：

load('data.mat');

2. 对地震信号进行预处理，如去噪、去除直达波等。这可以使用信号处理工具箱中的函数实现，例如`detrend`、`filter`等。例如，对数据进行去趋势处理：

data = detrend(data);

3. 计算地震信号的功率谱密度函数（PSD）。可以使用信号处理工具箱中的`pwelch`、`periodogram`等函数来计算PSD。例如，使用`pwelch`函数计算PSD：

fs = 1000;  % 采样率
nfft = 2^nextpow2(length(data));  % FFT长度
[P, f] = pwelch(data, [], [], nfft, fs);

这将计算数据的PSD，其中`P`是PSD向量，`f`是对应的频率向量。

4. 对PSD进行平滑处理，以便于提取频散曲线。可以使用信号处理工具箱中的`smoothdata`、`sgolayfilt`等函数进行平滑处理。例如，使用`smoothdata`函数进行平滑：

P_smooth = smoothdata(P, 'movmean', 10);

这将对PSD进行移动平均平滑处理，窗口大小为10。

5. 对平滑后的PSD进行峰值拟合，提取频散曲线。可以使用Matlab自带的`findpeaks`函数或者其他拟合工具箱来进行峰值拟合分析。例如，使用`findpeaks`函数提取Peaks：

[pks, locs] = findpeaks(P_smooth, f, 'MinPeakHeight', 0.1*max(P_smooth), 'MinPeakProminence', 0.1*max(P_smooth));

这将在平滑后的PSD中寻找所有高于0.1倍最大值且比周围峰值高0.1倍最大值的峰值，并返回其对应的频率和幅度。

6. 根据拟合得到的峰值频率和波长，计算出天然源面波的速度。可以使用地震学中常用的速度-频率公式，例如Rayleigh方程、Love方程等。例如，使用Rayleigh方程计算速度：

v = 2*pi*locs./(1.44*sqrt(mean(P_smooth(locs))));

这将计算出天然源面波的速度，其中`1.44`是Rayleigh方程中的常数。

需要注意的是，以上代码仅为示例，具体实现可能会因数据类型和分析方法而有所不同。