float t0 = (pMin.x - ray.origin.x) * invDir.x; // 计算沿x轴方向上起点到原点的距离 float t1 = (pMax.x - ray.origin.x) * invDir.x; // 计算沿x轴方向上终点到原点的距离

这段代码是用于计算光线与一个轴向平行的盒子（bounding box）在x轴方向上的交点。

其中，pMin和pMax表示盒子的最小和最大顶点，ray.origin表示光线的起点，invDir表示光线的反向方向。

对于一个与x轴平行的盒子，我们只需要考虑光线在x轴方向上的投影，因此可以将盒子表示为[pMin.x, pMax.x]，并且只需要计算光线与x轴上的两个面的交点。

t0表示光线从起点到盒子最小顶点的距离，t1表示光线从起点到盒子最大顶点的距离。由于我们只需要考虑光线的反向方向，因此需要计算invDir.x，即对x轴方向上的光线做一个取反的操作。

如果t0和t1的值都小于0，则表示光线与盒子没有交点；如果t0和t1的值都大于1，则表示光线与盒子的交点在盒子后面；否则，光线与盒子有交点，交点的范围是[t0, t1]，可以用这个范围来计算交点的位置。

相关问题

float t0 = (pMin.x - ray.origin.x) * invDir.x;距离是怎么算出来的？

这段代码计算了光线起点到盒子最小顶点沿x轴方向的距离，其实就是计算光线与盒子最小顶点之间的距离。

首先，我们需要计算光线在x轴上的投影，即光线的方向向量在x轴方向上的分量。由于我们需要计算的是光线到盒子最小顶点的距离，因此需要将光线起点到盒子最小顶点的距离投影到x轴上，得到在x轴上的距离。

具体地，假设光线的起点为o，方向向量为d，盒子的最小顶点为pMin，则光线到pMin的距离t可以表示为：

t = (pMin.x - o.x) / d.x

其中，pMin.x - o.x表示光线起点到盒子最小顶点的距离，d.x表示光线在x轴方向上的分量。

将t进行一些变形，可以得到上述代码的计算方式：

t0 = (pMin.x - ray.origin.x) * invDir.x

其中，ray.origin.x表示光线的起点在x轴上的坐标，invDir.x表示光线在x轴方向上的反向方向（即1/d.x）。

这样，我们就可以计算出光线与盒子在x轴方向上的交点距离了。对于y轴和z轴，同样可以使用类似的方式进行计算。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from obspy import read # 读取面波数据并画图。 st = read('MASW_DATA/Sample_Data/*.SAC') dt = st[0].stats.delta data = [] scale = 0.05 dx = 2 plt.figure(figsize=(8, 6)) for i, tr in enumerate(st): d = tr.data data.append(d) t = np.arange(len(d)) * dt plt.plot(t, d*scale+(i+1)*dx, lw=1, color='b') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Offset (m)') plt.tight_layout() plt.savefig('Surface_wave.png') plt.show() # 二维FFT。 d = np.array(data) n = len(d[0]) # m为空间方向的采样点数，m增大可以让FK谱光滑一点，以达到插值效果。 m = len(d[:, 0]) * 5 D = np.zeros((m, n)) D[:len(d[:, 0])] = d # 时间采样率。 fs = 1 / dt # 空间采样率 xs = 1 / dx # 频率 (赫兹)。 f = np.arange(-n//2, n//2) * fs / (n-1) # 波数 (每米)。 k = 2 * np.pi * np.arange(-m//2, m//2) * xs / (m-1) # 二维FFT。 fk = np.fft.fft2(D) # 作图。 pmin = -10 P = abs(np.fft.fftshift(fk)); P /= P.max(); P = 10 * np.log10(P) P2 = abs(fk); P2 /= P2.max(); P2 = 10 * np.log10(P2) plt.figure(figsize=(11, 8)) plt.subplot(221) plt.pcolormesh(f, k, P2, cmap='magma', vmin=pmin, vmax=0) plt.xlabel('Frequency (s$^{-1}$)') plt.ylabel('Wave number (2$\pi$m$^{-1}$)') plt.subplot(222) plt.pcolormesh(f, k, P, cmap='magma', vmin=pmin, vmax=0) plt.plot([f[n//2], f[-1], f[-1], f[n//2], f[n//2]], [k[0], k[0], k[m//2], k[m//2], k[0]], lw=2, ls='--', color='r') plt.xlabel('Frequency (s$^{-1}$)') plt.ylabel('Wave number (m$^{-1}$)') plt.subplot(223) plt.pcolormesh(f[n//2:], k[:m//2], P[:m//2, n//2:], cmap='magma', vmin=pmin, vmax=0) plt.xlabel('Frequency (s$^{-1}$)') plt.ylabel('Wave number (m$^{-1}$)') plt.subplot(224) plt.pcolormesh(f[n//2:], abs(k[:m//2][::-1]), P[:m//2, n//2:][::-1], cmap='magma', vmin=pmin, vmax=0) cbar = plt.colorbar() cbar.set_label(r'FK spectra (dB)') plt.xlim(0, 100) plt.xlabel('Frequency (s$^{-1}$)') plt.ylabel('Wave number (m$^{-1}$)') plt.tight_layout() plt.show()

这段代码主要实现了面波数据的读取和处理，包括画出原始数据的波形图和进行二维FFT后绘制FK谱图。具体步骤如下：

1. 读取面波数据：使用obspy中的read函数读取指定路径下的所有.SAC文件，并将各个通道的数据保存到data列表中。

2. 画出原始数据的波形图：将每个通道的数据与对应的时间轴绘制在同一张图上，用不同的颜色区分不同通道。

3. 进行二维FFT：将原始数据进行二维FFT，得到FK谱，用于分析面波的频率和波数分布情况。

4. 绘制FK谱图：将FK谱进行可视化，绘制四个子图。其中，第一个子图展示了整个FK谱的情况，第二个子图在第一个子图的基础上加入了一个红色方框，表示主要分析区域。第三个子图展示了主要分析区域的上半部分，第四个子图展示了主要分析区域的下半部分。

总的来说，这段代码实现了对面波数据的初步处理和分析，为后续的面波分析提供了基础。