利用f-k滤波分离上行波和下行波的matlab 代码

利用F- Frequency-Wavenumber) 算法在 MATLAB 中分离上行波和下行波通常是在信号处理领域，特别是在雷达、声纳或其他频域分析场景中应用。以下是一个简化的示例代码片段，用于基本的理解：

% 假设我们有一个混合信号数据
data = mixSignal; % 替换为实际的上行波和下行波信号

% 定义频率范围和采样率
f_min = 0;       % 上行波和下行波的最低频率
f_max = nyquist_rate / 2; % 上限为半个采样率（假设单边带）
df = f_max / length(data);   % 分辨率

% 对信号进行FFT并计算其幅度谱
[fft_data, freq] = fftshift(fft(data));
amp_spectrum = abs(fft_data);

% 创建 F-K 图
[freqs, wavenumbers] = meshgrid(freq, linspace(0, size(data, 2) / 2 - 1));

% 使用门函数（例如矩形窗口）将感兴趣区域的幅度谱聚焦到上下行波
window = ones(size(freqs)) * (freq >= f_min & freq <= f_max);
filtered_amp_spectrum = amp_spectrum .* window;

% 可能需要进一步调整窗函数或优化阈值来分割上行波和下行波
% 这里可以设置两个阈值，比如
upstream_threshold = ...;
downstream_threshold = ...;
is_upstream = filtered_amp_spectrum > upstream_threshold;
is_downstream = filtered_amp_spectrum > downstream_threshold;

% 根据二值图提取上行波和下行波的部分
upstream_data = ifft(ifftshift(filtered_amp_spectrum(is_upstream)));
downstream_data = ifft(ifftshift(filtered_amp_spectrum(is_downstream)));

% 现在你有了上行波和下行波的数据

请注意，这只是一个基础示例，实际应用中可能需要对信号预处理、噪声抑制以及更复杂的信号模型进行考虑。在提取特定波段时，可能还需要考虑实时性和资源消耗等因素。