基于Matlab实现的地震波场边界处理软件
基于MATLAB的地震数据的分析
基于MATLAB的地震数据的分析地震是地球内部能量释放的结果，地震数据的分析对于理解地震活动的规律和预测地震发生的可能性具有重要意义。
MATLAB是一个功能强大的数值计算和数据可视化软件，可以用于地震数据的处理、分析和展示。
本文将介绍基于MATLAB的地震数据分析的方法和技巧。
对于地震数据的分析，可以从多个方面入手。
首先，可以对地震数据进行整体的统计分析。
可以统计地震事件的频率分布、震中位置的分布、地震震级的分布等等，这些统计信息对于理解地震活动的规律和特征非常重要。
MATLAB提供了丰富的统计工具，可以方便地进行数据的统计分析。
其次，可以对地震波形进行分析。
地震波形是地震能量沿时间传播的表现，可以通过地震仪器记录到。
地震波形可以用来研究地震波的传播规律、地震震源的机制等。
MATLAB提供了丰富的信号处理工具，可以对地震波形进行频谱分析、滤波、去噪等操作，从而揭示地震波的特征和信息。
此外，还可以对地震数据进行地震活动的空间分布分析。
地震活动具有明显的空间集聚性，可以通过空间统计方法研究地震活动的空间分布规律。
MATLAB提供了空间统计工具包，可以进行地震活动的聚类分析、空间插值分析等，以及地震活动与地球构造、地质灾害等的关联性研究。
另外，在地震数据的分析中还可以结合地震地质调查数据、地震前兆数据等多源数据进行综合分析。
地震地质调查数据包括断层观测数据、地震破裂带的研究等，可以用来研究地震发生的条件和机制。
地震前兆数据包括地震活动前的地形变、地磁变化、水质变化等，可以用来进行地震预测和预警。
MATLAB提供了数据处理和分析的综合环境，可以方便地进行多源数据的整合和分析。
在MATLAB中进行地震数据的分析和展示时，可以利用MATLAB自带的绘图函数进行数据的可视化展示。
MATLAB提供了各种绘图函数，包括曲线图、散点图、等值线图、三维图等，可以方便地进行数据可视化分析和结果展示。
同时，MATLAB还支持脚本编程和函数编程，可以编写自定义的算法和分析工具，以满足不同的地震数据分析需求。
利用MATLAB,plot等软件来实现地震资料的处理
５ ｌ
上 述过 程得 到 的数据 实 际上是 一些 能够 反 映地 震 信号 振 幅值 的 ｓｇ ｅ ｙ格式 的 二维 数组 ， 是 由于 不 但 能 对 ｓｇ ｅ ｙ文 件进 行观 察 ， 以可 以利用 ｓｇ ．ｘ 所 ｅ ｙ ｅ ｅ软 件将 ｓｇ ｅ ｙ文 件转 化成可 以用 Ｍａｌｂ进 行处理 的ｄ ｔ ｔ ａ ａ 文件 ， 然后 考 虑 用 Ｓ ｉ ｏｍａ． ｘ ｅｓ ｒ ｔｅ ｅ软 件 来对 转 化 后 Ｆ 的ｄｔ ａ 文件进行转化 ， 转化成可以被Ｐｏ．ｘ 软件显 ｌ ｅｅ ｔ 示的ｄｔ 件 ， ａ文 再用 Ｐｏ．ｘ 软 件对 转化 好 的 ｄｔ ｌｔｅ ｅ ａ 文 件 进行 显示 ， 图 ３ 如
开发 运 用 ， 是研 究人 员如 果一 些新 的思维 和想法 ， 但 要在大 的软件上应用起来不是很方便 ， 针对这个问 题 我们 可 以通 过 利用 Ｍａｌｂ进 行 算法 的编 写 ， ｔ ａ 然后 利 用 各 种小 的软 件 来 呈现 出地 震记 录 ， 且对 于 算 并
法 的修 改和 优化 也很 方便 。下 面我 们就 以在一个 三 套 水平 地层 上运 用 自己的 算法进 行 处理 的实例来 说
一
图 ２
பைடு நூலகம்
或者 不 用 抓 图 ， 得 到 的 记录 由于 波 在传 播 的 但 过程 中的波 的 衰减 、 吸收 和 发 散导 致 浅 层 和深 层 的 能量 差 别很 大 ， 且在 同一 层 的近 道 和 远道 的差 别 而 也很 大 ， 以得 到 的离散 记录 数量 级会 差别 很大 ， 所 从 而使 得到 的视 图效果 不好 。于 是进 行 自动 增益控 制 （ ＡＧＣ 处 理 ， ） 因为 在 Ｔ ｓｅａ 上 直接 进 行 的增 益 处 ｅｓｒｌ 理 只会改变 视觉 上 的效果 而 不会 使记录 的 离散记 录 值改 变 ， 对后 续 的 Ｍａｌｂ编 程处 理 没 有 用 处 ， 是 ｔ ａ 于 考 虑 将记 录 的 ｓｇ ｅ ｙ文 件转 到 Ｐｏ ｘ中进 行 Ａ ｒＭａ ＧＣ 处理这样才会使记录的离散值彻底 的进行增益 改
Matlab在地震数据处理与地震勘探中的应用指南
Matlab在地震数据处理与地震勘探中的应用指南1. 引言地震是自然界中的重要现象，也是国土安全和灾害防控的重要领域。
地震的发生和传播过程中生成的大量数据需要进行有效的处理和分析，以便更好地理解地震活动规律，预测地震危险性并辅助工程勘探。
而Matlab作为一种强大的科学计算软件，为地震数据处理和地震勘探提供了丰富的工具和函数。
2. 地震数据处理地震数据处理是对地震信号进行降噪、滤波、分析和提取有用信息的过程。
Matlab提供了丰富的信号处理函数和工具包，可以帮助地震学家有效地处理地震数据。
首先，Matlab中的滤波函数可以帮助我们对地震信号进行降噪和提取感兴趣的频率成分。
通过设计合适的滤波器，可以去除地震信号中的干扰噪声，突出地震事件的特征。
其次，Matlab中的时频分析工具可以帮助我们分析地震信号在时间和频率域上的变化规律。
通过使用时频分析方法，如短时傅里叶变换（STFT）和连续小波变换（CWT），可以更好地理解地震信号的时频特性，并研究地震事件的发展和变化趋势。
另外，Matlab还提供了数据可视化的功能，可以帮助我们将地震信号以图形的方式展示出来。
通过绘制波形图、频谱图、频谱密度图等，我们可以直观地观察地震信号的特点和变化，更好地理解地震事件的发生过程。
3. 地震勘探地震勘探是利用地震波在地下介质中传播的特点，推断地下结构和探测地下资源的方法。
Matlab可以帮助我们进行地震波传播模拟、数据处理和成像分析。
首先，Matlab中的地震波传播模拟工具可以帮助我们模拟地震波在地下介质中的传播过程。
通过建立地震波方程或使用有限差分法、边界元法等数值模拟方法，可以模拟地震波在不同地下结构中的传播和衍射情况。
其次，Matlab中的地震数据处理函数可以帮助我们对地震记录进行处理和分析。
通过对地震记录进行叠加、去噪、去除直达波等处理，可以得到更准确的地震数据，为后续的地震成像和解释提供良好的基础。
另外，Matlab中的地震成像分析工具可以帮助我们对地下结构进行成像和解释。
Matlab在地震数据处理与分析中的应用指南
Matlab在地震数据处理与分析中的应用指南地震是一种自然灾害，对人们的生命和财产安全造成了巨大威胁。
了解地震的发生和传播规律，对于地震风险评估、灾害预警和防御措施的制定都具有重要意义。
然而，地震数据的处理和分析是一项复杂而繁琐的工作。
在这个过程中，Matlab作为一种功能强大、易于使用的数学建模软件，可以帮助地震学家和研究人员高效地进行地震数据的处理和分析。
本文将介绍Matlab在地震数据处理与分析中的应用指南，以帮助读者更好地运用Matlab进行相关工作。
一、地震数据的读取与可视化处理地震数据通常以数值形式存储在地震波形文件中，这些文件的格式各不相同。
Matlab提供了丰富的函数库，可以读取多种地震数据文件格式，并将其转换为方便处理的矩阵数据。
以SAC文件为例，可以使用sacread函数读取SAC文件，并将其转换为Matlab中的矩阵数据。
读取地震数据后，我们可以使用Matlab强大的图形绘制功能，对地震波形进行可视化处理，更直观地了解地震数据的特征。
Matlab的plot函数可以绘制地震波形的时间序列曲线，利用subplot函数可以将多个波形图像进行排列，方便对比不同地震事件。
二、地震波形的滤波与去噪处理地震数据中通常包含大量的噪声干扰，这些噪声对于地震数据的分析和解释会产生不利影响。
Matlab提供了一系列信号滤波函数，可以有效地去除地震数据中的噪声。
常用的滤波方法包括低通滤波、高通滤波和带通滤波等。
我们可以根据地震波形的频率特征选择适当的滤波方法，并利用Matlab的filter函数进行滤波处理。
此外，Matlab还提供了多种经典的去噪算法，如小波变换去噪、小波阈值去噪等，这些方法可以更精确地去除地震波形中的噪声成分。
三、地震数据的频率域分析地震波形的频率域分析是对地震数据进行深入研究和理解的重要手段。
Matlab 提供了丰富的频率域分析函数，可以计算地震波形的功率谱密度、相位谱、互相关等频域特征。
地震资料处理中的matlab实现
地震资料处理中的matlab实现摘要：一、地震资料处理的重要性二、MATLAB 在地震资料处理中的应用三、MATLAB 在地震资料处理中的优势四、MATLAB 在地震资料处理中的实际应用案例五、总结正文：地球是一个活跃的行星，地震频繁发生。
地震资料处理对于了解地震发生的原因、预测地震趋势和减少地震带来的损失具有重要意义。
MATLAB 是一种功能强大的数学软件，被广泛应用于科学计算、数据分析等领域。
在地震资料处理中，MATLAB 也发挥着重要作用。
MATLAB 在地震资料处理中的应用主要包括地震波的数值模拟、地震数据处理、地震图像处理等。
其中，地震波的数值模拟是地震资料处理的核心环节，通过数值模拟可以再现地震波的形成过程，从而揭示地震的成因。
地震数据处理是对地震资料进行采集、整理、分析的过程，目的是提取地震资料中有用的信息，为地震预测和地震工程提供依据。
地震图像处理则是将地震图像进行数字化处理，以便于进行后续的数据分析。
MATLAB 在地震资料处理中的优势主要体现在以下几个方面：首先，MATLAB 具有丰富的函数库，可以大大提高地震资料处理的效率。
其次，MATLAB 具有强大的数据处理能力，可以对地震数据进行快速、准确的处理。
最后，MATLAB 具有丰富的图形绘制功能，可以直观地展示地震数据的结果。
在地震资料处理中，MATLAB 可以应用于多个方面。
例如，可以利用MATLAB 进行地震波的数值模拟，通过模拟地震波的形成过程，从而揭示地震的成因。
可以利用MATLAB 进行地震数据处理，对地震资料进行采集、整理、分析，提取地震资料中有用的信息。
可以利用MATLAB 进行地震图像处理，将地震图像进行数字化处理，以便于进行后续的数据分析。
总的来说，MATLAB 在地震资料处理中的应用具有重要意义。
通过MATLAB，可以提高地震资料处理的效率，准确处理地震数据，直观展示地震数据的结果。
使用Matlab进行地震信号处理和振动分析
使用Matlab进行地震信号处理和振动分析引言地震信号处理和振动分析是地球科学中非常重要的研究领域。
随着计算机技术的发展，利用计算机编程语言进行数据处理和分析已成为地震学和工程地震学的常用方法。
在本文中，将介绍如何使用Matlab进行地震信号处理和振动分析。
一、Matlab简介Matlab是一种强大的科学计算软件，广泛应用于各个领域，包括地震学。
它具有丰富的函数库和图形化界面，提供了各种数据处理和分析工具，非常适合用于地震信号处理和振动分析。
二、地震信号处理在地震学中，地震信号通常是通过地震仪器记录的地震波形数据。
地震信号处理的目标是从原始数据中提取地震波形特征，如到达时间、波形振幅、频率等。
Matlab提供了多种处理方法和函数，方便地进行地震信号的滤波、增益校正、相位校正等操作。
1. 地震信号滤波地震信号通常包含各种频率分量，包括低频、中频和高频分量。
为了分析和识别地震事件，需要对地震信号进行滤波，去除干扰信号并突出地震信号的特征。
Matlab提供了多种滤波函数，如低通滤波、高通滤波、带通滤波等，可以根据需求选择适合的滤波方法。
2. 特征提取地震波形中的各种特征包含了地震事件的重要信息，如震源距离、震级、震中位置等。
Matlab提供了多种特征提取方法和函数，可以从地震波形数据中提取到达时间、波形振幅、频率等特征，并帮助地震学家进行地震事件的分析和研究。
三、振动分析振动分析是工程地震学中的一项重要任务，旨在研究结构在地震或其他振动作用下的响应和受力。
通过对结构振动的分析，可以评估结构的安全性并制定相应的安全标准。
Matlab提供了多种振动分析方法和函数，方便地进行结构的模态分析、响应谱分析等。
1. 结构模态分析结构的模态分析是指在预定边界条件下，确定结构的固有频率、振型和振动模态。
利用Matlab可以进行结构的模态分析，并绘制模态图，有助于工程师评估结构的动力性能和稳定性。
2. 结构响应谱分析结构响应谱分析是指通过计算结构在地震作用下的响应谱，来评估结构的受力性能和安全性。
地震资料处理中的matlab实现
地震资料处理中的matlab实现（原创实用版）目录1.引言2.MATLAB 在地震资料处理中的应用3.用 MATLAB 实现滤波器对数字地震资料处理4.地震资料处理的并行处理方法5.结论正文地震资料处理中的 MATLAB 实现地震是地球表面的一种自然现象，通过对地震资料的研究，可以了解地震的成因、地震波的传播规律以及地震对建筑物的影响等。
在地震资料处理中，MATLAB 作为一种强大的科学计算软件，可以提供许多有效的数据处理和分析工具，为地震研究人员提供极大的便利。
一、MATLAB 在地震资料处理中的应用MATLAB 在地震资料处理中的应用非常广泛，包括地震波的模拟、滤波器的设计与实现、频谱分析、地震反应分析等。
利用 MATLAB 可以对地震数据进行预处理，如去除噪声、放大有效信号等，从而提高地震信号的质量。
此外，MATLAB 还可以对地震波形进行分析，如计算地震波的周期、振幅、频率等参数，为地震研究提供基础数据。
二、用 MATLAB 实现滤波器对数字地震资料处理滤波器是地震资料处理中的一种重要技术，可以有效地去除地震信号中的噪声，提高信号的质量。
MATLAB 提供了丰富的滤波器设计方法和算法，如低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。
通过使用 MATLAB，可以方便地设计出符合要求的滤波器，并对地震信号进行滤波处理。
三、地震资料处理的并行处理方法地震资料处理往往涉及到大量的数据计算和分析，因此，提高地震资料处理的效率非常重要。
MATLAB 提供了并行计算功能，可以有效地加快地震资料处理的速度。
通过使用 MATLAB 的并行计算功能，可以实现对地震数据的并行处理，从而提高地震资料处理的效率。
四、结论总之，MATLAB 在地震资料处理中具有广泛的应用，可以提供强大的数据处理和分析功能，为地震研究人员提供极大的便利。
MATLAB在地震勘探与信号处理中的应用实践
MATLAB在地震勘探与信号处理中的应用实践一、引言地震是地球上常见的自然现象之一。
它不仅给人类社会带来了巨大的灾害，也为地质学家和地球物理学家提供了研究地球内部结构和构造的重要手段。
为了更好地理解地震活动、预测地震事件以及了解地震波的传播规律，地震勘探和信号处理成为了现代地震学的核心内容。
而作为一种强大的科学计算软件，MATLAB在地震勘探和信号处理领域扮演着重要的角色。
本文将介绍MATLAB在地震勘探与信号处理中的应用实践。
二、地震勘探中的数据处理地震勘探是通过观测和解释地震波传播的方式，获取地下信息的一种方法。
在地震勘探过程中，我们需要处理大量的地震数据，包括地震波的振幅、频率、速度等信息。
而MATLAB提供了丰富的信号处理工具和算法，可以帮助我们处理地震数据。
首先，MATLAB可以进行地震数据的读取和预处理。
我们可以使用MATLAB中的函数读取地震仪器记录下来的地震波形数据，并进行滤波、去噪等预处理操作。
例如，我们可以使用MATLAB中的`load`函数读取地震数据，并使用`filtfilt`函数对数据进行零相位滤波。
其次，MATLAB可以进行地震数据的可视化处理。
地震波形数据通常以时间序列的形式存在，通过将数据进行可视化，我们可以更直观地分析地震波形特征。
MATLAB提供了强大的绘图函数，例如`plot`函数、`spectrogram`函数等，可以帮助我们对地震数据进行时域和频域的分析，并生成清晰的图像。
三、地震信号处理中的常用算法除了地震数据的处理外，MATLAB还提供了许多常用的地震信号处理算法，这些算法可以帮助我们提取地震信号中的有用信息，进一步理解地下结构和构造。
首先，MATLAB中的时频分析算法可以帮助我们分析地震信号的频域特征和时域特征。
例如，我们可以使用短时傅里叶变换（STFT）算法来获得地震信号的时频分布图谱。
MATLAB中的`spectrogram`函数可以实现这一目标。
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基于Matlab实现的地震波场边界处理软件姓名：姚嘉德学号：2015301130007院系：资源与环境科学学院摘要：用有限差分法模拟地震波场是研究地震波在地球介质中传播的有效方法。
但我们在实验室进行波场数值模拟时有限差分网格是限制在人工边界里面，即引入了人工边界条件。
本文采用Clayton_Engquist_Majda二阶吸收边界条件，通过MATLAB编程实现了这一算法。
依靠MATLAB具有更加直观的、符合大众思维习惯的代码，为用户提供了友好、简洁的程序开发环境，方便同行们交流。
利用Matlab本身所具有可视化功能以及像素识别功能，可以将生成的动画电影进行识别，用于地震局实时分析有着深远意义。
关键词：有限差分法，地震波场，吸收边界条件，MATLAB矢量帧,像素识别Abstract：Modeling seismic wave field with the Finite Difference Method (FDM) is an effective method to study theseismic wave propagation in the earth medium. When we model seismic wave field in the laboratory, the finitedifference grids are restricted in the artificial boundary. So it should introduce the artificial boundary conditions. This paper adopts Clayton_Engquist_Majda second absorbing boundary conditions and realizes the arithmetic with MATLAB.The MATLAB codes are direct and accord with our thinking custom. So it can provide the friendlyand succinct programming environment and is easy to communicate with ing the functions of Matlab that make visualization come true and identify the pixel,we can identify the earthquake wave field.Key words: finite difference method, seismic wave field, numerical modeling, absorbing boundary conditions,MATLAB一、引言用有限差分法模拟地震波场是研究地震波在地球介质中传播的有效方法。
但我们在实验室进行波场数值模拟时，只能在有限的空间进行，所以有限差分网格是限制在人工边界里面，即引入了人为的边界条件。
这种人为边界条件的引入将对有限区域内的波场值的计算带来严重影响，所以必须进行特殊的边界处理。
边界条件处理的好坏直接影响地震正演模拟的最终效果。
本文中我们采用Clayton_Engquist_Majda二阶吸收边界条件[2]。
被称作是第四代计算机语言的MATLAB语言，利用其丰富的函数资源把编程工作者从繁琐的程序代码中解放出来。
MATLAB用更加直观的、符合大众思维习惯的代码，为用户提供了友好、简洁的程序开发环境。
本文介绍运用MATLAB实现带有吸收边界条件的地震波场数值模拟方法和步骤，便于同行们交流，亦可用于本科地震理论的教学中，让学生们在程序演示中理解地震波的传播规律。
二.、Clayton_Engquist_Majda二阶吸收边界条件我们给定二维标量声波波动方程（含震源）：（1）式中：是声波波场，是声波速度，是震源。
对（1）式进行时间和空间2阶精度有限差分离散（见图1），整理后可得（2）式中，，为别为空间、时间离散步长，，，为震源函数。
震源函数：（3）Clayton_Engquist_Majda 二阶吸收边界条件的微分表达式可参见文献[2]，其左、右、上、下 边界的差分格式分别为：三、基本算法步骤从图1可以看出，k +1时刻的波场值由k 时刻和k -1时刻的波场值决定。
所以在MATLAB里实现的基本算法步骤如下：(1) 初始时刻的全波场值均为零，P (i , j , d t )=0（在MATLAB 中初始从d t 开始，不能从0开始）；(2) 时刻2d t 时，在炮点S (m , n )给出一个脉冲震源Src (t )（见式（3）），其它点波场P =0；(3) 时刻t 大于或等于3d t 时，P (i , j , k+1)根据式（2）计算，其它点波场P =0；(4) 在波传播到四周边界时，左、右、上和下边界的波场值分别由式（4-1）、（4-2）、（4-3）和（4-4）计算出来。
四、数值模拟由于是计算机模拟，为了能说明问题且便于计算，我们设地质模型边界为1，具体详细参数如下见表1：第一步：速度文件的载入及相关整理（替换）clc; clear; %清除工作空间及显示屏幕load vm_0.mat; % 载入速度文件，里面包含v(j, i)Nx=101; Nz=101; Nt=800;hx=0.01;hz=0.01;dt=0.002; % 模拟参数见表1for i=1:Nxfor j=1:Nzr(j,i)=v(j,i)*dt/hx;r2(j,i)=(v(j,i)*dt/hx)^2;s(j,i)=2-4*(v(j,i)*dt/hx)^2;endend % 简缩“常量”u=zeros(Nz,Nx,Nt); % 分布空间，预值充零第二步：赋初值for k=1:2for j=1:Nzfor i=1:Nxu(j,i,k)=0;endendend第三步：边界条件处理及7点差分计算波场延拓for k=2:Nt-1for j=1:Nzfor i=2:Nx-1if j==1u(j,i,k+1)=(2-2*r(j,i)-r2(j,i))*u(j,i,k)+2*r(j,i)*(1+r(j,i))*u(j+1,i,k)-r2(j,i)*u(j+2,i,k)+(2*r(j,i)-1)*u(j,i,k-1)-…2*r(j,i)*u(j+1,i,k-1); % 上边界吸收elseif j==Nzu(j,i,k+1)=(2-2*r(j,i)-r2(j,i))*u(j,i,k)+2*r(j,i)*(1+r(j,i))*u(j-1,i,k)-r2(j,i)*u(j-2,i,k)+(2*r(j,i)-1)*u(j,i,k-1)-…2*r(j,i)*u(j-1,i,k-1);% 下边界吸收elseif j==30&i==51&(k-1)*dt <= 6*pi/100 %炮点S(30,51)，子波持续时间条件u(j,i,k+1)=c(j,i)^2*dt^2*sin(50*(k-1)*dt)*exp(-188*((k-1)*dt-3*pi/100)^2)+r2(j,i)*(u(j,i+1,k)+u(j,i-1,k)+…u(j+1,i,k)+u(j-1,i,k))+s(j,i)*u(j,i,k)-u(j,i,k-1);elseu(j,i,k+1)=r2(j,i)*(u(j,i+1,k)+u(j,i-1,k)+u(j+1,i,k)+u(j-1,i,k))+s(j,i)*u(j,i,k)-u(j,i,k-1);endendend ；for i=1:Nx 4.1 地质模型的构造本文选取了两个较为简单的地质模型，分别是均匀介质模型（见图2）和层状均匀介质模型（见图3）。
4.2 程序及相关说明根据上述我们建立的地质模型，生成相应的速度文件，再联合表 1中的模拟参数和吸收边界条件，就可以编程实现波场模拟。
平时表示波场的习惯u(x,z,t)对应在matlab 程序中，为了便于成图则被表示为u(z,x,t)，即u(i,j,k)变为u(j,i,k)。
详细过程如下：for j=2:Nz-1if i==1u(j,i,k+1)=(2-2*r(j,i)-r2(j,i))*u(j,i,k)+2*r(j,i)*(1+r(j,i))*u(j,i+1,k)-r2(j,i)*u(j,i+2,k)+(2*r(j,i)-1)*u(j,i,k-1)-…2*r(j,i)*u(j,i+1,k-1); % 左边界吸收elseif i==Nxu(j,i,k+1)=(2-2*r(j,i)-r2(j,i))*u(j,i,k)+2*r(j,i)*(1+r(j,i))*u(j,i-1,k)-r2(j,i)*u(j,i-2,k)+(2*r(j,i)-1)*u(j,i,k-1)-…2*r(j,i)*u(j,i-1,k-1); % 右边界吸收elseif j==30&i==51&(k-1)*dt <= 6*pi/100 % 同上u(j,i,k+1)=c(j,i)^2*dt^2*sin(50*(k-1)*dt)*exp(-188*((k-1)*dt-3*pi/100)^2)+r2(j,i)*(u(j,i+1,k)+u(j,i-1,k)+…u(j+1,i,k)+u(j-1,i,k))+s(j,i)*u(j,i,k)-u(j,i,k-1);elseu(j,i,k+1)=r2(j,i)*(u(j,i+1,k)+u(j,i-1,k)+u(j+1,i,k)+u(j-1,i,k))+s(j,i)*u(j,i,k)-u(j,i,k-1);endendendend第四步：四个角点的处理for k=1:Ntu(1,1,k)=1/2*(u(1,2,k)+u(2,1,k));u(1,Nx,k)=1/2*(u(1,Nx-1,k)+u(2,Nx,k));u(Nz,1,k)=1/2*(u(Nz-1,1,k)+u(Nz,2,k));u(Nz,Nx,k)=1/2*(u(Nz,Nx-1,k)+u(Nz-1,Nx,k));end第五步：保存结果及成图u % 在主窗口显示数值结果，按照时间切片save U u ; % 保存数值结果% 波场快照图显示for k=1:Nt % 表示所有时刻，也可以是等间隔时间如k=1:10:Ntfigure(k)imagesc(u(:,:,k)) ; colormap(gray); % 同理可用surf(u(:,:,k))xlabel('x'); ylabel('z’');% zlabel('Amplitude') 在surf(u(:,:,k))中用到title('Wave Field Snapshot');axis squareend% 二维电影动画放映，除了imagesc,还有contour、surf等绘图命令clf; shg;M=moviein(Nt); %预设画面矩阵for k=1:Ntimagesc(u(:,:,k))colormap(gray)xlabel('x');ylabel('z');title('Wave Field Snapshot');axis([0 Nx 0 Nz]);M(:,k)=getframe; % 捕获画面end% movie(M,5,10) %%电影回放，每秒10帧，重复播放5次xin_xi_ti_shi=('*****************该程序已经运行结束********************')4.3 运行结果显示运行以上程序，可以得到所有时刻的波场快照图，在这里只选择部分图件进行展示。