MATLAB Code for DEM Noise Analysis using 2D DFT

The PlotClusters function is used for visualizing clustering data, such as the output from k-means, in 2D or 3D. The inputs include: Data: An m×d matrix, where m is the number of data points and d is the number of dimensions. IDX: An m×1 vector that associates each data point with a cluster. Optional inputs:- Centers: A c×d matrix representing the c cluster centers. If not provided, the function will compute them.- Colors: A c×3 matrix generated using the hsv command, where the number of colors must be at least equal to the number of clusters. The function uses plot or plot3 for visualizing the clusters in 2D or 3D, respectively. Note: This function has been tested only on MATLAB version 2008a on Windows but should work for all versions.

DFT的Matlab源代码示例，用于通过DFT实现任意一维函数与高斯核之间的卷积。该代码利用卷积定理，简化计算过程。

泊松方程的数值解（二维情况）采用有限差分法进行求解。

掌握DFT函数的用法。 2. 利用 DFT进行信号检测 及 谱分析。 3. 了解 信号截取长度 对 谱分析 的影响。

基于 MATLAB 的图像 二维小波变换，以及图像 重建。通过小波变换，可以有效地对图像进行压缩和去噪，从而提高图像质量。将介绍如何使用 MATLAB 实现这一过程，包含相关代码示例和关键步骤的详细说明。

二维图像分形维数计算，包含MATLAB代码，包括主函数、盒子数计算、分形维数计算。

彩色点图用于随机数据点可视化，模仿连续的2D概率分布。函数Coldotplot(x,y,s0,Ad)在散点图上创建大小与它们在点群中的密度相对应的点。较大的点在密集的区域也将具有更“热”的颜色。数据x和y是相同大小的向量，s0是每个数据点周围的局部半径参数（默认值= 0.5）。Ad是加权点区域的可视化参数（默认值= 1）。警告：对于非常大的x和y尺寸可能会很慢。这个基础版本可以进一步改进。%例子： N = 1000； x=randn(1,N); y=10*randn(1,N); s0 = 0.5; Ad=0.2； %绘制密度颜色图Coldotplot(x,y,s0,Ad)

这款 Matlab 工具助力模拟 2D 桁架结构，计算并呈现关键结果，例如节点位移和杆件受力。

该存储库包含MATLAB脚本和样本数据，用于应用以下方法中的去噪技术：Mousavi, SM, 和 CA Langston (2016) 提出的自适应噪声估计与抑制方法，改进微震事件检测。文中使用的方法包括最小控制递归平均法进行噪声级估计，并在短时傅立叶变换(STFT) 域内应用Stein的无偏风格估计。更多细节请参见《Journal of Applied Geophysics》期刊中的论文：Adaptive noise estimation and suppression for improving microseismic event detection。 BibTeX引用格式：@article{mousavi2016adaptive,title={Adaptive noise estimation and suppression for improving microseismic event detection},author={Mousavi, S Mostafa and Langston, Charles A},journal={Journal of Applied Geophysics},volume={132},pages={116-124},year={2016},doi={10.1016/j.jappgeo.2016.008}}