harminv - ক্লাউডে অনলাইন

কার্যক্রম:

NAME এর

harminv - সময়-সিরিজ ডেটা থেকে মোড ফ্রিকোয়েন্সি বের করে

সাইনোপিসিস

harminv [অনুযায়ী OPTION]... [freq-min-freq-max] ...

বর্ণনাঃ

harminv "হারমোনিক ইনভার্সন" এর সমস্যা সমাধানের জন্য ডিজাইন করা একটি প্রোগ্রাম: একটি সময় দেওয়া হয়েছে
সাইনোসয়েড ("মোড") এর সমষ্টি নিয়ে গঠিত সিরিজ, তাদের ফ্রিকোয়েন্সি বের করে এবং
প্রশস্ততা এটি দ্রুতগতিতে-ক্ষয়প্রাপ্ত সাইনুসয়েডের ক্ষেত্রেও পরিচালনা করতে পারে, যার মধ্যে
ক্ষেত্রে এটি তাদের ক্ষয়ের হারও বের করে।

harminv প্রায়শই ফুরিয়ারের চেয়ে অনেক বেশি নির্ভুলতা এবং দৃঢ়তা অর্জন করতে সক্ষম হয়-
রূপান্তর পদ্ধতি, মূলত কারণ এটি ইনপুটের জন্য একটি নির্দিষ্ট ফর্ম গ্রহণ করে।

এটি একটি কম-সঞ্চয়স্থান "ফিল্টার-ডায়াগোনালাইজেশন পদ্ধতি" (এফডিএম) ব্যবহার করে, যা VA-তে বর্ণিত হয়েছে
ম্যান্ডেলশটাম এবং এইচএস টেলর, "সময় সংকেতের হারমোনিক ইনভার্সন," J. কেম। শারীরিক। 107,
6756 (1997)। এছাড়াও ত্রুটিবিচ্যুতি দেখুন, সেই স্থানে 109, 4128 (1998)।

ইনপুট

harminv স্ট্যান্ডার্ড থেকে হোয়াইটস্পেস-বিভক্ত বাস্তব বা জটিল সংখ্যাগুলির একটি ক্রমানুসারে পাঠ করে
ইনপুট, সেইসাথে কমান্ড-লাইন আর্গুমেন্ট যা এক বা একাধিক ফ্রিকোয়েন্সি রেঞ্জ নির্দেশ করে
অনুসন্ধান করে, এবং মোডগুলিকে আউটপুট করে যা এটি ডেটা থেকে বের করে। (এটি অগ্রাধিকারমূলকভাবে খুঁজে পায়
আপনার নির্দিষ্ট করা ফ্রিকোয়েন্সি পরিসরে মোড, কিন্তু কখনও কখনও বাইরে অতিরিক্ত মোড খুঁজে পেতে পারে
সেই পরিসরের।) ডেটা সমানভাবে ব্যবধানের সময়ের ব্যবধানের সাথে মিলিত হওয়া উচিত, কিন্তু আছে
পয়েন্ট সংখ্যা কোন সীমাবদ্ধতা.

ইনপুটে জটিল সংখ্যাগুলি বিন্যাসে প্রকাশ করা উচিত RE+IMi (কোনও হোয়াইটস্পেস নেই)।
অন্যথায়, হোয়াইটস্পেস উপেক্ষা করা হয়। এছাড়াও, মন্তব্যগুলি "#" দিয়ে শুরু হয় এবং প্রসারিত হয়৷
লাইনের শেষ উপেক্ষা করা হয়।

একটি সাধারণ আহ্বান মত কিছু

harminv -t 0.02 1-5 < input.dat

যা 0.02 সময়ের ব্যবধানে ব্যবধানে নমুনার একটি ক্রম পাঠ করে (এমএসে, বলুন,
50 kHz এর সাথে সম্পর্কিত), এবং 1-5 kHz ফ্রিকোয়েন্সি রেঞ্জে মোড অনুসন্ধান করে। (দেখা
ইউনিটের নীচে।)

আউটপুট

harminv স্ট্যান্ডার্ড আউটপুটে ছয়টি কমা-ডিলিমিটেড কলাম লেখে, প্রতিটি মোডের জন্য একটি লাইন:
ফ্রিকোয়েন্সি, ক্ষয় ধ্রুবক, Q, প্রশস্ততা, ফেজ এবং ত্রুটি। প্রতিটি মোড একটি অনুরূপ
ফর্মের কাজ:

প্রশস্ততা * exp[-i (2 pi ফ্রিকোয়েন্সি টি - ফেজ) - ক্ষয় t]

এখানে, i হল sqrt(-1), t হল সময় (এককগুলির জন্য নীচে দেখুন), এবং অন্যান্য প্যারামিটারগুলি
আউটপুট কলাম হল:

ফ্রিকোয়েন্সি
মোডের ফ্রিকোয়েন্সি। আপনি যদি উপরের অভিব্যক্তি থেকে এটি চিনতে না পারেন,
আপনার অয়লারের সূত্রটি স্মরণ করা উচিত: exp(ix) = cos(x) + i sin(x)। জন্য যে নোট
জটিল তথ্য, ইতিবাচক এবং নেতিবাচক ফ্রিকোয়েন্সি মধ্যে একটি পার্থক্য আছে.

ক্ষয় ধ্রুব
সূচকীয় ক্ষয় ধ্রুবক, দ্বারা নির্দেশিত ক্ষয় উপরের সূত্রে। দ্য
এর বিপরীতটিকে প্রায়শই মোডের "জীবনকাল" বলা হয়। "অর্ধ-জীবন" হল
ln(2) /ক্ষয়.

Q ক্ষয়ের জীবনকালের একটি প্রচলিত, মাত্রাহীন অভিব্যক্তি: Q = pi |ফ্রিকোয়েন্সি|
/ ক্ষয়. Q, যা "গুণমান ফ্যাক্টর" এর জন্য দাঁড়ায়, এর জন্য পিরিয়ডের সংখ্যা
"শক্তি" মোডে (বর্গক্ষেত্র প্রশস্ততা) exp(-2 pi) দ্বারা ক্ষয় হয়। সমানভাবে,
আপনি যদি পাওয়ার স্পেকট্রামটি দেখেন (|ফোরিয়ার ট্রান্সফর্ম|^2), 1/Q হল ভগ্নাংশ
সর্বোচ্চ অর্ধেক পিক প্রস্থ.

প্রশস্ততা
সাইনোসয়েডের (বাস্তব, ইতিবাচক) প্রশস্ততা। প্রশস্ততা (এবং পর্যায়)
তথ্য সাধারণত ফ্রিকোয়েন্সি এবং ক্ষয় থেকে কম সঠিক বলে মনে হয়
ধ্রুব।

ফেজ সাইনোসয়েডের ফেজ শিফ্ট (রেডিয়ানে), উপরের সূত্র দ্বারা প্রদত্ত।

ভুল (জটিল) ফ্রিকোয়েন্সিতে আপেক্ষিক ত্রুটির একটি অপরিশোধিত অনুমান। এটি হবে না
সত্যিই একটি ত্রুটি বার, যাইহোক, তাই আপনার এটিকে যোগ্যতার চিত্র হিসাবে আরও বিবেচনা করা উচিত
(ছোট ভাল) প্রতিটি মোড জন্য.

মিথ্যা মোড

সাধারণত, harminv কাঙ্খিত ছাড়াও বেশ কিছু বানোয়াট সমাধান খুঁজে বের করবে
সমাধান, বিশেষ করে যদি আপনার ডেটা গোলমাল হয়। এই ধরনের সমাধান বড় দ্বারা চিহ্নিত করা হয়
ত্রুটি, ছোট প্রশস্ততা, এবং/অথবা ছোট Q (বড় ক্ষয় হার / বিস্তৃত লাইনউইথ)। তুমি পারবে
নীচে সংজ্ঞায়িত ত্রুটি/Q/এম্পলিটিউড স্ক্রীনিং বিকল্পগুলি দ্বারা আউটপুট থেকে এগুলি বাদ দিন।

ডিফল্টরূপে, ত্রুটি > 0.1 এবং Q <10 সহ মোডগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে বাদ দেওয়া হয়, তবে এটি সম্ভবত
যে আপনি কঠোর সীমা সেট করতে হবে.

ইউনিট

ফ্রিকোয়েন্সি (এবং ক্ষয়) মান, ইনপুট এবং আউটপুট উভয়ই 1/সময়ের এককে নির্দিষ্ট করা হয়,
যেখানে সময়ের একক নমুনা ব্যবধান দ্বারা নির্ধারিত হয় dt (মাঝখানের সময়
পরপর ইনপুট)। dt ডিফল্টরূপে 1, যদি না আপনি এটি দিয়ে উল্লেখ করেন -t dt বিকল্প।

অন্য কথায়, কিছু ইউনিট বাছাই করুন (উদাহরণস্বরূপ উপরের উদাহরণে ms) এবং প্রকাশ করতে তাদের ব্যবহার করুন
সময় ধাপ. তারপর, সামঞ্জস্যপূর্ণ হোন এবং এই ইউনিটগুলির বিপরীত ব্যবহার করুন (যেমন kHz = 1/ms) এর জন্য
ফ্রিকোয়েন্সি।

উল্লেখ্য যে ফ্রিকোয়েন্সি হল স্বাভাবিক 1/পিরিয়ড সংজ্ঞা; এটি কৌণিক ফ্রিকোয়েন্সি নয়।

বিকল্প

-h কমান্ড-লাইন বিকল্প এবং ব্যবহারে সহায়তা প্রদর্শন করুন।

-V এর জন্য সংস্করণ নম্বর এবং কপিরাইট তথ্য মুদ্রণ করুন harminv.

-v ভার্বোস আউটপুট সক্ষম করুন, মন্তব্য লাইন হিসাবে স্ট্যান্ডার্ড আউটপুটে মুদ্রিত (a দিয়ে শুরু
"#" অক্ষর)। এছাড়াও, ইনপুটে যেকোনো "#" মন্তব্য আউটপুটে প্রতিধ্বনিত হয়।

-T কমান্ড লাইনে ফ্রিকোয়েন্সি-রেঞ্জের পরিবর্তে পিরিয়ড-রেঞ্জ নির্দিষ্ট করুন (এর ইউনিটে
সময় দ্বারা নির্দিষ্ট যারা অনুরূপ -t) আউটপুট এখনও ফ্রিকোয়েন্সি এবং
তবে পিরিয়ড নয়।

-w ফ্রিকোয়েন্সির পরিবর্তে কৌণিক ফ্রিকোয়েন্সি নির্দিষ্ট করুন এবং কৌণিক ফ্রিকোয়েন্সি আউটপুট করুন
ফ্রিকোয়েন্সির পরিবর্তে। (কৌণিক কম্পাঙ্ক হল কম্পাঙ্ক 2 পাই দ্বারা গুণিত)।

-n হারমিনভ-এ ব্যবহৃত ফ্রিকোয়েন্সি (এবং ফেজ) কনভেনশনের চিহ্নটি ফ্লিপ করুন। (চিহ্ন
ফ্রিকোয়েন্সি শুধুমাত্র গুরুত্বপূর্ণ যদি আপনার কাছে জটিল-মূল্যবান ইনপুট ডেটা থাকে, যার মধ্যে
ক্ষেত্রে ইতিবাচক এবং নেতিবাচক ফ্রিকোয়েন্সি প্রশস্ততা ভিন্ন হতে পারে।)

-t dt স্যাম্পলিং ব্যবধান নির্দিষ্ট করুন dt; এটি সর্বত্র ব্যবহৃত সময়ের একক নির্ধারণ করে
ইনপুট এবং আউটপুট। ডিফল্ট 1.0.

-d d বর্ণালী "ঘনত্ব" নির্দিষ্ট করুন d মোড অনুসন্ধান করতে, যেখানে 1 এর ঘনত্ব
স্বাভাবিক ফুরিয়ার রেজোলিউশন নির্দেশ করে। অর্থাৎ ভিত্তি ফাংশনের সংখ্যা
(যা মোডের সংখ্যার উপর একটি উপরের সীমা নির্ধারণ করে) দ্বারা দেওয়া হয় d বার (freq-max -
freq-min) বার dt আপনার ডেটাসেটে নমুনার সংখ্যার গুণ। সর্বোচ্চ ৩০০
যাইহোক, ম্যাট্রিক্সগুলিকে খুব বড় হতে বাধা দিতে ব্যবহৃত হয় (আপনি জোর করতে পারেন a
সঙ্গে বড় সংখ্যা -f, নিচে).

লক্ষ্য করুন যে আউটপুটগুলির ফ্রিকোয়েন্সি রেজোলিউশন না বর্ণালী দ্বারা সীমাবদ্ধ
ঘনত্ব, এবং সাধারণত ফুরিয়ার রেজোলিউশনের চেয়ে অনেক বেশি হতে পারে। দ্য
ঘনত্ব নির্ধারণ করে কতগুলি মোড, সর্বাধিক, অনুসন্ধান করতে, এবং কিছু অর্থে
ঘনত্ব যার সাথে ব্যান্ডউইথ প্রাথমিকভাবে মোডগুলির জন্য "অনুসন্ধান" করা হয়।

ডিফল্ট ঘনত্ব হল 0.0, যার মানে হল ভিত্তি ফাংশনের সংখ্যা
-f দ্বারা নির্ধারিত (যা ডিফল্ট 100)। এই প্রায়ই একটি অনেক বড় অনুরূপ
স্বাভাবিক ফুরিয়ার রেজোলিউশনের তুলনায় ঘনত্ব, কিন্তু এর ফলে সিংগুলারিটি
সিস্টেম ম্যাট্রিক্স স্বয়ংক্রিয়ভাবে harminv দ্বারা মুছে ফেলা হয়।

-f nf একটি নিম্ন সীমা নির্দিষ্ট করুন nf বর্ণালী ভিত্তিতে ফাংশনের সংখ্যার উপর (এতে ডিফল্ট
100), অনুসন্ধানের জন্য মোডের সংখ্যার উপর একটি নিম্ন সীমা নির্ধারণ করে৷ এই বিকল্প হয়
প্রায়শই এর চেয়ে ভিত্তি ফাংশনের সংখ্যা নির্দিষ্ট করার আরও সুবিধাজনক উপায় -d
বিকল্প, উপরে, তাই এটি ডিফল্ট।

-f এছাড়াও আপনাকে 300 টিরও বেশি বেসিস ফাংশন নিয়োগ করার অনুমতি দেয়, তবে সাবধান:
O(N nf) + O(nf^3) হিসাবে গণনার সময় স্কেল, যেখানে N হল নমুনার সংখ্যা, এবং
খুব বড় ম্যাট্রিক্সেরও অবনতি সঠিকতা থাকতে পারে।

-s সাজান
আউটপুটগুলি কীভাবে সাজানো হয়, কোথায় তা উল্লেখ করুন সাজান এক
ফ্রিকোয়েন্সি/ত্রুটি/প্রশ্ন/ক্ষয়/প্রশস্ততা। (এর শুধুমাত্র প্রথম অক্ষর সাজান বিষয়।)
সব ধরনের আরোহী ক্রমে হয়. ডিফল্ট হল ফ্রিকোয়েন্সি অনুসারে সাজানো।

-e ভ্রম করা এর থেকে বড় ত্রুটি সহ (উপরে দেখুন) কোনো মোড বাদ দিন ভ্রম করা বার সবচেয়ে বড় ত্রুটি
গণনা করা মোডগুলির মধ্যে। কোন সীমা ডিফল্ট.

-E ভ্রম করা এর থেকে বড় ত্রুটি সহ (উপরে দেখুন) কোনো মোড বাদ দিন ভ্রম করা. ডিফল্ট 0.1.

-F নির্দিষ্ট সীমার বাইরে ফ্রিকোয়েন্সি সহ যেকোনো মোড বাদ দিন। (এই ধরনের মোড নয়
অগত্যা জাল, তবে।)

-a amp এর চেয়ে কম প্রশস্ততা (উপরে দেখুন) সহ যেকোনো মোড বাদ দিন amp বার বৃহত্তম প্রশস্ততা
গণনা করা মোডগুলির মধ্যে। কোন সীমা ডিফল্ট.

-A amp এর চেয়ে কম প্রশস্ততা (উপরে দেখুন) সহ যেকোনো মোড বাদ দিন amp. কোন সীমা ডিফল্ট.

-Q q |Q| সহ যেকোনো মোড বাদ দিন (উপরে দেখুন) এর চেয়ে কম q. ডিফল্ট 10.

onworks.net পরিষেবা ব্যবহার করে অনলাইনে harminv ব্যবহার করুন