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我正在使用 R 的EMD包。这个包有一个频谱图功能，用于显示希尔伯特频谱（用 hilbertspec 计算）。然而，输出实际上是模糊的和黑白的。

此功能似乎没有输出彩色图像的选项。我怎样才能清楚地显示光谱，如果可能的话以彩色显示。

我有一台服务器（debian lenny）、频谱分析仪，并且我已经从Steve Sharples 的网站下载了源代码集。有了这些 s。coudes 我能够连接到频谱分析仪 - 键入命令并获得响应。

例如：

我得到：Rohde&Schwarz,FSV-7,102004/007,1.50 SP1

我是否能够使用 PHP 连接到该服务器、编写命令并读取响应？我在考虑套接字，但我不确定是否是最佳选择。

非常感激任何的帮助。

谢谢，彼得

假设我们有几个中心 {C1(d1, d2...dn), C2...}，根据谱聚类算法训练样本。如果给出了一个新的测试样本向量 (x1, ... xn)，我应该怎么做才能将它纳入一个类？

请注意，我们在谱聚类过程中使用的相似度矩阵不仅基于训练向量之间的欧几里德距离，还基于测地线距离。所以距离不能只用两个向量来计算，类中心也不像我们在K-means中那样容易得到。

我得到的一种解决方案是k-最近邻算法。还有其他解决方案吗？

背景

根据沿海信息数据计划 (CDIP)，他们正在为http://cdip.ucsd.edu/?nav=recent&sub=observed&units=metric&tz=UTC&pub=public&map_stati=1,2生成波浪的光谱热/强度图， 3&stn=100&stream=p1&xitem=dir_spectrum。

这是使用包含能量密度、持续时间（以秒为单位）和方向（以度为单位，180 度代表南方）的数据动态生成的。

数据样本

这是数据的解释： http: //cdip.ucsd.edu/data_access/MEM_2dspectra.cdip

这是浮标 100 的数据样本（与热/强度/光谱图中所示的浮标相同：http ://cdip.ucsd.edu/data_access/MEM_2dspectra.cdip?100

问题

我如何获取这个二维数据并创建一个热量/强度图，以确保它覆盖在极坐标图上（并且是适当的比例），就像每个 CDIP 站点的示例 url 一样？

最终，我需要在 Ruby 中完成这项工作，最好使用 ruby​​-gd 或 Rmagick，但我也非常感谢任何与语言无关的解决方案。

我一直在阅读有关如何计算图像的亲和矩阵的公式，我有点困惑。理想情况下，我想使用颜色强度作为距离度量。

我找到了这个参考：http ://spectralclustered.wordpress.com/2010/06/05/sprint-1-k-means-spectral-clustering/

这似乎很好地解释了一般过程。我的问题是关于亲和力矩阵。

在构建亲和矩阵（我称之为 A）时，他们提到亲和矩阵应该是 KxK 大小的 Kxn 图像。其他参考实现说 MxN 图像的亲和矩阵应该是 (M*N) x (M*N)：

http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/26354-spectral-clustering-algorithms

哪一种是传统的方法？

在计算亲和力矩阵时，我想知道每个条目 A(i,j) 是否是邻域计算（例如 3x3 邻域的亲和力或整个图像中的像素）？

或者我是否将图像线性化为一维数组。

构造一个 (m*n) x (m*n) 矩阵（亲和矩阵），并在遍历一维图像阵列时，将亲和函数应用于像素 i 和每隔一个像素 j。并将结果存储到亲和矩阵中。

（基本上是一个双重嵌套的for循环）

我不在基地吗？还是关于它的外观？

提前致谢，

ct

我以这种给定的方式在 Matlab 中进行了 FFT。

我有兴趣找到这个图的质心频率。我了解质心频率为：

其中 x(n) 表示仓编号 n 的加权频率值或幅度，f(n) 表示该仓的中心频率。

现在我很想说 f(n) 是我脚本中 T 的值，但这些是 FFT 的虚部和实部的绝对值，所以我不知道如何找到 x(n)这应该是加权频率。

I am working on a set of spectral clustering methods that can essentially be used to detect a community structure in a social network. I tried this on a very small data set (Zachary's Karate club) that was available to me. I am looking out for some large networks where I can check the performance of the algorithm. I tried looking the SNAP(snap.stanford.edu) but not getting a data set that contains a well defined community structure. Is there any data set which I can use for my purpose?

我有一个数组 y[x], x=0,1,2,...,10^6，用 y(10^6)=y(0) 描述周期信号，我想计算它的导数 dy/ dx 用一个快速的方法。

我尝试了光谱差分法，即

dy/dx = inverse_fourier_transform ( i*kfourier_transform(y)[k] ) ....(1)

并且结果与 (y[x+1]-y[x-1])/2 不同，即由有限差分法建议。

两者哪个更准确，哪个更快？还有其他类似的方法吗？

以下是理解结果差异的努力：

如果将 (1) 中的fourier_transform 和inverse_fourier_transform 的总和展开，则可以将dy/dx 表示为y[x] 与系数a[x] 的线性组合。我计算了这些系数，它们似乎是 1/n（当数组的长度变为无穷大时），n 是到检查导数的距离。与仅使用两个相邻点的有限差分方法相比，光谱差异是高度非局部的……我对这个结果是否正确，如果是，如何理解？

我是 Android 和 DSP 的新手。我正在实施光谱减法算法谢谢

我的目标是在电话流缓冲区上使用此算法

我试图弄清楚如何从我正在使用的光谱减法的 Matlab 实现中实现此代码。

Matalb 代码：

我的问题是我应该使用 JMathLib 来实现像“repmat”这样的函数，它是一个矩阵复制函数，还是应该以另一种方式实现它。记得我在基于 Android 的智能手机上运行。谢谢吉拉德

有谁知道如何实现一张图像的功率谱的自相关？我尝试使用：

但它不工作？你知道为什么或其他方式吗？