地震速度分析matlab程序,matlab地震信号处理程序

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1、求助用MATLAB画 地震计传递函数的幅频与相频曲线用MATLAB绘图求助地震计算传递函数的幅频和相频曲线得到系统的对数频率特性图(波特图):bode()得到系统的奈奎斯特图(幅相图或极坐标图):格式如下:bode(num , den);bode(num,den,w);matlab输入ELcentro 地震 Wave读取txt文件并将速度添加到每个变量程序(取前15秒):x0:1:750;nlength(x);data load( C:\ Users \ PC \ desktop Centro . txt );fori1:np(i)data(i,);结束.

2、基于spark 地震数据 分析的目的从速度的角度来看 , Spark继承了流行的MapReduce模型 , 可以更有效地支持多种类型的计算,比如交互式查询、流处理等 。速度在大数据集的处理中非常重要 。它可以决定用户是否可以交互处理数据,或者等待几分钟甚至几小时 。Spark for 速度的一个重要特性就是可以在内存中运行计算 。即使对于复杂的基于磁盘的应用程序,Spark仍然比MapReduce更有效 。

通过使用相同的引擎支持这些任务,Spark可以轻松合并不同的处理类型 , 合并操作在生产数据分析中经常使用 。此外,Spark减少了维护不同工具的管理负担 。Spark的设计是高度可访问的,提供了Python、Java、Scala和SQL的简单API , 以及丰富的内置库 。Spark还集成了其他大数据工具 。特别是,Spark可以在Hadoop集群上运行,并访问任何Hadoop数据源,包括Cassandra 。

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4、如何用 matlab进行回归 分析【地震速度分析matlab程序,matlab地震信号处理程序】1 。创建工作文件,创建和编辑数据,结果如下图所示 。2.在命令行中输入lsycx,然后按Enter键,3.弹出方程式窗口,如图所示 。通过观察t统计量和可决定系数可知,模型通过了经济显著性的检验,查表与X的t统计量的比较表明t检验值显著 , 模型可以解释Y高达99.3% 。4.将样本期间从1978年扩展到2003年,再从1978年扩展到2004年:单击工作文件窗口中的过程>结构 。

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