6、数值电磁学中的矩量法与有限元法

数值电磁学中的矩量法与有限元法

1. 数值电磁学基础

在数值电磁学中,我们可以使用比展开函数更多的测试函数($m>n$),但不能更少。有一种特殊的测试函数选择,即伽辽金法,它使用展开函数本身作为测试函数,得到如下系统:
[
\sum_{n} \alpha_{n} \langle g_{m}, L^{-1} g_{n} \rangle = \langle g_{m}, f \rangle
]
可以将上述方程写成矩阵形式:
[
[I_{mn}] [\alpha_{n}] = [f_{m}]
]
其中,$[I_{mn}]$ 是内积矩阵,$[\alpha_{n}]$ 是未知系数向量,$[f_{m}]$ 是 $f$ 在测试函数上的投影向量。为了求出系数 $\alpha_{n}$,我们必须使用可用的数值算法对矩阵 $[I_{mn}]$ 求逆,因为:
[
[\alpha_{n}] = [I_{mn}]^{-1} [f_{m}]
]

从上述内容,我们可以得出一些一般性结论:
- 展开函数使用得越多,需要求逆的矩阵就越大。
- 计算内积(填充矩阵)所需的计算量会极大影响求解时间。
- 如果选择测试函数和展开函数,使得除了 $m = n$ 时内积不为零,其他情况下内积都为零,那么矩阵的计算和求逆会快得多,这样的矩阵是对角矩阵,很容易求逆。

2. 矩量法(Method of Moments,MoM)

2.1 矩量法概述

矩量法最初源于机械和土木工程领域。最初的矩量法采用脉冲展开函数和狄拉克测试函数(配点法)。在

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方,能够有效提取信号在时间倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析短时倒谱的基本理论及其傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方其他时频分析方(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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