球面谐波

利用FaVeST快速计算矢量球面谐波函数的傅立叶系数和线性组合，在广泛的应用领域（如地球物理、量子力学和天体物理学）中具有重要的意义。

利用MATLAB绘制三维球面，并通过参数方程绘制不同类型的球面曲线，适用于科研绘图，例如描述光学中偏振态在庞加莱球面上的演化路径。

BowChain概述 使用 BowChain_master(cruiseName) 从巡航中处理所有 弓链部署。特定部署可通过 BowChain_master(cruiseName, deploymentName) 进行处理。 结构 BowChain_master.m 的结构包括：1. 巡航和部署配置- 使用全局默认选项填充 Cruise 的配置结构，并检查部署中的选项。2. 部署处理- 传感器设置：用户定义的传感器序列号传递到数据库中，包括解析指令和输出 .mat 文件名。- 文件转换：原始数据文件转换为 .mat 格式，已存在文件将被跳过。- 载入资料：每个传感器的 .mat 文件将被加载，创建数据单元阵列。- 数据采样：数据将被采样到均匀间隔的时基上，初始化后续处理。

使用Matlab对模拟电力信号进行谐波检测，可以有效分析信号中的谐波成分。通过FFT（快速傅里叶变换）方法，将时域信号转换为频域信号，识别并分析出各个频率成分的幅值。此过程通常涉及以下步骤：1) 信号采样；2) 预处理信号，如去噪或滤波；3) 执行FFT变换，提取谐波成分；4) 分析谐波的幅值和频率，判断谐波污染程度。通过Matlab编程，可以方便地实现实时监测和分析，提升电力系统的稳定性和可靠性。

PostGIS不仅支持平面坐标系，还能处理球面坐标下的地理数据。这意味着可以直接计算存储在数据库中的球面几何图形（如基于经纬度的点、线、面）的长度和面积。 长度计算 使用 ST_Length_Spheroid 函数计算球面线的长度，该函数考虑了地球的椭球形状。 面积计算 ST_Area 函数可以计算球面多边形的面积。需要注意的是，对于地理坐标系，ST_Area 默认返回的结果单位是平方米。

这是一个用于学习谐波分析的FFT Matlab演示程序。

这个由SSTP资助并与科罗拉多矿业大学合作的为期三年的项目，为围绕小物体的多航天器系统开发了有效的通信感知。开发人员包含用于航天器绕太阳系小天体运行的MATLAB仿真和优化代码。快速开始examples文件夹包含示例主脚本，演示了所提供模块的用法。脚本应在此文件夹中执行。要求或者。Mosek和CPLEX均提供免费的学术版本。如果MOSEK和CPLEX都不可用，则可以使用MATLAB内置的linprog和intlinprog ，但性能会受到影响。JPL的。SBDT不是开源的。可以通过提及NTR-49005来请求许可证。NASA的MATLAB工具包（MICE），可从以下网站获得。为了自动下载SPICE数据，脚本语言应该可用。在基于Debian的系统上，您可以sudo apt-get install expect 。在MacOS上，brew install expect带有。在Windows上，请使用Windows Subsystem for Linux，或手动下载SPICE数据，如下所述。设置设置以下环境变量：SBDT_PATH应该指向安装SBDT的文件夹。NAIF_PATH应该指向将存储NAIF数据的文件夹。这通常

Simulink IP-IQ谐波检测技术是一种有效的信号分析方法，广泛应用于通信和电子领域。该技术通过分析IP和IQ信号的谐波成分，实现对信号质量和频谱特征的准确评估。

CADMium提供了基于球面坐标的DFT Matlab源代码，适用于镉双原子分子。该代码使用近似球面网格解析解决圆柱问题，克服了基集不完全性误差对原子和双原子分子计算的影响。此外，它利用来自libxc的密度泛函近似值进行Kohn-Sham DFT计算，并实现密度到电位的反演计算。建议在Windows环境中使用时安装libxc和pylibxc。

在本项目中，我实现了一个基于MATLAB的谐波代码生成工具，并结合Ambisonic Decoder Toolbox (ADT)的Python实现进行评估。这是一项正在进行中的工作，使用时请注意风险。主要目标之一是为所有模块添加单元测试，以确保代码的正确性。在某些情况下，例如real_spherical_harmonics.py，单元测试的代码量甚至超过了实际实现。 该项目包括两个主要部分： 解码器生成：生成Ambisonic解码器。 MATLAB ADT生成的解码器评估图：通过将MATLAB ADT运行的结果保存为json格式的“SCMD”文件，并使用Python脚本（例如run_brh_spring2017.m）绘制性能图，展示解码器的表现。可以使用rErV.py生成3D扬声器布局图，使用plotly_image.py生成2D性能图。 代码已经在Python 3.8版本中测试运行，虽然应该也支持3.6及更高版本，因其使用了f字符串。核心代码还依赖于：NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib等Python库。 注意事项：- 需要安装相关库。- 提供的示例脚本帮助你快速理解如何执行各项操作。