Kaiser窗双谱线插值FFT谐波分析及光子晶体特性研究

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0 下载量 130 浏览量 更新于2024-12-14 收藏 6KB ZIP 举报
资源摘要信息:"nenseng.zip_kaiser_谐波分析" 标题中提到的“nenseng.zip_kaiser_谐波分析”是一个关于信号处理领域的文件,其中包含了一个特定的数学方法——Kaiser窗的谐波分析,以及其在评估光子晶体透射和反射特性中的应用。Kaiser窗是一种广泛应用于信号处理中的窗函数,特别适用于傅里叶变换中的频谱分析,因为它在减少频谱泄露的同时,保持了良好的频率分辨率。 描述中提到的“基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析”,说明了该文件中所涉及的技术细节。双谱线插值FFT(快速傅里叶变换)是一种在频谱分析中提高频率分辨率的技术,它通过在两个频谱线之间进行插值计算,使得原本由FFT离散频谱分析得到的频率响应更加精确。这种方法尤其适用于分析具有周期性特性的信号,比如在物理光学中分析光子晶体的特性。 双谱线插值FFT结合Kaiser窗的使用,可以有效地提高谐波分析的精确度。在本例中,这一技术被用于计算一维光子晶体的透射特性和反射特性。光子晶体是一种周期性介电结构,能够对特定频率的光波进行调控,因此它们在光学、光电子学和光通信领域有着重要的应用。透射特性和反射特性是光子晶体两个基本的光学特性,它们描述了光子晶体如何对入射光波进行传输和反射。 从应用的角度来看,对光子晶体进行谐波分析和计算其透射反射特性,对于设计和优化光子晶体相关设备(如光子晶体光纤、激光器、传感器等)具有重要意义。调试通过表明,该文件中提供的分析工具或程序已经经过验证,可以用于实际的工程计算和研究。 从标签信息“kaiser 谐波分析”可以知道,该文件与Kaiser窗技术以及谐波分析紧密相关。这进一步强调了其在信号处理和频谱分析领域的专业应用。由于标签信息通常用于快速分类和检索,这也意味着该文件对于那些在相关领域进行研究和开发的工程师和技术人员来说具有较高的参考价值。 最后,文件名称列表中的“nenseng.m”表明该文件是一个Matlab脚本文件。Matlab是一种广泛用于工程计算和数据分析的编程环境,它提供了丰富的工具箱,能够方便地实现复杂的数学计算和数据处理任务,例如使用Kaiser窗进行谐波分析和FFT变换。通过Matlab脚本文件,用户可以方便地进行参数设置、数据分析和结果展示等操作。

将下面代码写成matlab形式 int runBm3d( const Mat image_noisy, Mat& image_basic, Mat& image_denoised ) { int Height = image_noisy.rows; int Width = image_noisy.cols; int Channels = image_noisy.channels(); vector<Mat> block_noisy;//store the patch vector<int>row_idx;//patch idx along the row direction vector<int>col_idx; GetAllBlock(image_noisy, Width, Height, Channels, kHard, pHard, block_noisy, row_idx, col_idx); int bn_r = row_idx.size(); int bn_c = col_idx.size(); tran2d(block_noisy, kHard); vector<int> sim_num;//index number for the selected similar patch in the block vector vector<int> sim_idx_row;//index number for the selected similar patch in the original Mat vector<int> sim_idx_col; vector<Mat>data;//store the data during transforming and shrinking Mat kaiser = gen_kaiser(beta, kHard);//2-D kaiser window float weight_hd = 1.0;//weights used for current relevent patch Mat denominator_hd(image_noisy.size(), CV_32FC1, Scalar::all(0)); Mat numerator_hd(image_noisy.size(), CV_32FC1, Scalar::all(0)); for (int i = 0; i < bn_r; i++) { for (int j = 0; j < bn_c; j++) { //for each pack in the block sim_num.clear(); sim_idx_row.clear(); sim_idx_col.clear(); data.clear(); getSimilarPatch(block_noisy, data, sim_num, i, j, bn_r, bn_c, int((nHard - kHard) / pHard) + 1, NHard, tao_hard);//block matching for (int k = 0; k < sim_num.size(); k++)//calculate idx in the left-top corner { sim_idx_row.push_back(row_idx[sim_num[k] / bn_c]); sim_idx_col.push_back(col_idx[sim_num[k] % bn_c]); } tran1d(data, kHard);//3-D transforming DetectZero(data, lambda3d * sigma);//shrink the cofficient weight_hd = calculate_weight_hd(data, sigma); Inver3Dtrans(data,kHard);//3-D inverse transforming aggregation(numerator_hd, denominator_hd, sim_idx_row, sim_idx_col, data, weight_hd, kHard, kaiser);//aggregation using weigths } } image_basic = numerator_hd / denominator_hd;

2023-05-24 上传