l*y
2 楼
回国反签打算用J1回美国。
刚才预约签证的小姐说，每个人都是要交签证费的。
我是NIH的postdoc，怎么记得有人说过不需要交签证费的呀。
有没有人知道的？谢谢
刚才预约签证的小姐说，每个人都是要交签证费的。
我是NIH的postdoc，怎么记得有人说过不需要交签证费的呀。
有没有人知道的？谢谢
m*i
3 楼
亲们:我妈妈来照顾我坐月子,我爸工作走不开,想请教有经验的亲们如果写邀请信是以
我的名义写还是以我老公名义写好一些?我LG是H1B,我是H4,所以有点糊,请亲们指教,谢
谢.
我的名义写还是以我老公名义写好一些?我LG是H1B,我是H4,所以有点糊,请亲们指教,谢
谢.
l*o
4 楼
我是EB2,07年5月交的Perm，照目前的趋势，是不是2013年夏天有望绿？
谢谢！
谢谢！
z*3
5 楼
在美国上课，特别是文史类课程，老师鼓励每个学生发表自己的看法和意见。但很快美国老师就发现：中国学生除了语言能力有待提高之外，好些连自己国家的历史都不了解。为什么我们的学生会遭遇如此尴尬？从对历史的解读方式推而广之，美国与中国在教学理念、教学方式上，究竟有怎样的巨大差异？
中国学生到海外求学，也是如此。留学生到了美国，很快就会发现，其实自己对中国的了解并不深透。当美国老师以好奇之心，询问中国学生有关历史方面的问题之时，他们会因为对这方面缺乏了解而万分尴尬。从更深的层面来讲，小留学生的尴尬，也是中国历史教育的尴尬。
一位华人同胞在美国任教时的经历：
“有一天在学校食堂吃午饭，一位教世界历史的老师坐在我旁边，跟我聊了起来，他开门见山地问我关于中国学生对于中国历史的了解问题。记得当时他流露出来的表情是困惑加惊讶：为什么好些中国学生不了解中国历史，特别是现代史？”
不管高中还是大学，美国人一直坚持以校园多样化为一个大宗旨来录取学生，其目的就是让不同背景的人互相学习对方不同的思维方式、世界观和历史。虽然说教世界历史的老师很有可能对中国有所了解，但是美国人对中国的了解还是跟中国人自己是有所不同，而且老师也有兴趣向他人学习。
倘若中国学生能够分享一些自己的见解，那一定会很受老师和同学的欢迎和喜欢。反过来，老师最不喜欢的就是自己站着讲50分钟，学生们老老实实地听50分钟——可以想象那样的课是多么的无趣啊！
特别是讲到国际学生的母文化时，老师很期盼国际学生能够给课堂注入课本里根本没有的观点和知识点。可事实上，很多中国学生都没有自己的见解，那也就不奇怪老师会产生困惑和惊讶，甚至怀疑中国的历史课的质量了。
我有意识地深入观察并约了中国学生讨论在美国学习历史的经历，学生对自己的经历感概良多，来自上海的同学颇具典型性。
一位学生的分享：
记得刚来美国上学的第一天，在历史课上老师正好说到中国历史。也许老师认为我是中国人，应该对中国历史比较了解，就让我解释一下宋朝为什么很昌盛。我顿时哑口无言，找不到一点思绪。我当时觉得十分尴尬：回答不出问题不算什么，但是连自己国家的历史都不知道，就是一种无知。
我开始很认真地听每一节历史课，渐渐地我发现其实历史并没有我原先想象的那么无聊。当我拿到美国历史的教科书时，发现美国虽然只有两百年的历史，教科书却厚得和一本半字典一样。这不禁让我感觉到一个国家对于历史的重视。中国有着上下五千年博大精深的历史文明，难道留给下一代的却仅仅是那两本两百多页的、薄薄的教科书，不仅字体大还有很多插图？
历史老师在一开始的几节课里就教我们不要盲目地全然相信历史记载、教科书、媒体，因为历史向来都是胜者写的。既然是人写出来的，就做不到绝对的客观叙述。我们应该要获取多方面的信息，然后再自己做出正确的判断。这些全部推翻了中国历史老师所教的凡事以教科书为准，写的历史作文也要和教科书里的观点一致的概念。课上积极的讨论，组成小组拍纪实影片，阅读文献和辩论等活动，让我不仅仅通过阅读去了解历史，更是真正地在思考历史。
在学习美国历史的过程中，劳动革命是一个重点。革命精神是美国独立自主和追求自由的独特精神，而美国能有今天这样合理的劳动体制，与历史过程中不断地积极改革和推翻旧体制是分不开的。我很喜欢历史，因为老师所教的不仅仅是中国式的背诵默写历史，更多的是一种思考方式以及正确地连接历史和现代社会的方式。
经过学生们的交流，我发现留学生对中国历史其实是有一定了解的，比如说一些事件发生的地点、人物、经过等等，但问题在于他们只是记住了非常表面的、统一的知识点，而对历史事件本身欠缺自己的解读。
以前我在读中学的时候，对历史课的认识也只是停留在背诵时间、地点、人物和重大事件意义的层面上，对历史的学习从一开始就失去了兴趣。不客气但客观地说，学生丧失学习兴趣，老师的责任是占大部分的。
的确，我们的孩子都越来越多的面向海外，可是我们更需要关心的是孩子在海外生活中所面临的种种情况，不得不不承认，海外历史课的教育方式，更多的是一种思考方式以及正确地连接历史和现代社会的方式，来启迪学生
，要求的是学生的内在思考能力与批判性思维，不仅仅是对现象的获知，更多的是学生通过多方面信息的获取，做出自己正确的判断。
所以，意向出国的海外留学学子，出国读书前更应注重培养自己的批判性思维，在诸多的活动坊体验课程中，紧密结合西方的教育方式，提升自己的思维方式与思考程度。跟一个喜欢的老师，或者志同道合的伙伴们一起，从获取资料、小组讨论、阅读文献和辩论活动开始，同步海外教育，使自己思维程度全方位的提升与成熟，在海外学习时不再面临尴尬，而是能挖掘现状背后的本质，拥有成熟辩证地判断力与思考力，充分把握了海外学习机会，利用海外学习资源，不断地发现自我并获得自我实现。学生不仅能在出国后变成一个更有意思的人，更能给学校带去中国文化，体现自己不一样的价值。
中国学生到海外求学，也是如此。留学生到了美国，很快就会发现，其实自己对中国的了解并不深透。当美国老师以好奇之心，询问中国学生有关历史方面的问题之时，他们会因为对这方面缺乏了解而万分尴尬。从更深的层面来讲，小留学生的尴尬，也是中国历史教育的尴尬。
一位华人同胞在美国任教时的经历：
“有一天在学校食堂吃午饭，一位教世界历史的老师坐在我旁边，跟我聊了起来，他开门见山地问我关于中国学生对于中国历史的了解问题。记得当时他流露出来的表情是困惑加惊讶：为什么好些中国学生不了解中国历史，特别是现代史？”
不管高中还是大学，美国人一直坚持以校园多样化为一个大宗旨来录取学生，其目的就是让不同背景的人互相学习对方不同的思维方式、世界观和历史。虽然说教世界历史的老师很有可能对中国有所了解，但是美国人对中国的了解还是跟中国人自己是有所不同，而且老师也有兴趣向他人学习。
倘若中国学生能够分享一些自己的见解，那一定会很受老师和同学的欢迎和喜欢。反过来，老师最不喜欢的就是自己站着讲50分钟，学生们老老实实地听50分钟——可以想象那样的课是多么的无趣啊！
特别是讲到国际学生的母文化时，老师很期盼国际学生能够给课堂注入课本里根本没有的观点和知识点。可事实上，很多中国学生都没有自己的见解，那也就不奇怪老师会产生困惑和惊讶，甚至怀疑中国的历史课的质量了。
我有意识地深入观察并约了中国学生讨论在美国学习历史的经历，学生对自己的经历感概良多，来自上海的同学颇具典型性。
一位学生的分享：
记得刚来美国上学的第一天，在历史课上老师正好说到中国历史。也许老师认为我是中国人，应该对中国历史比较了解，就让我解释一下宋朝为什么很昌盛。我顿时哑口无言，找不到一点思绪。我当时觉得十分尴尬：回答不出问题不算什么，但是连自己国家的历史都不知道，就是一种无知。
我开始很认真地听每一节历史课，渐渐地我发现其实历史并没有我原先想象的那么无聊。当我拿到美国历史的教科书时，发现美国虽然只有两百年的历史，教科书却厚得和一本半字典一样。这不禁让我感觉到一个国家对于历史的重视。中国有着上下五千年博大精深的历史文明，难道留给下一代的却仅仅是那两本两百多页的、薄薄的教科书，不仅字体大还有很多插图？
历史老师在一开始的几节课里就教我们不要盲目地全然相信历史记载、教科书、媒体，因为历史向来都是胜者写的。既然是人写出来的，就做不到绝对的客观叙述。我们应该要获取多方面的信息，然后再自己做出正确的判断。这些全部推翻了中国历史老师所教的凡事以教科书为准，写的历史作文也要和教科书里的观点一致的概念。课上积极的讨论，组成小组拍纪实影片，阅读文献和辩论等活动，让我不仅仅通过阅读去了解历史，更是真正地在思考历史。
在学习美国历史的过程中，劳动革命是一个重点。革命精神是美国独立自主和追求自由的独特精神，而美国能有今天这样合理的劳动体制，与历史过程中不断地积极改革和推翻旧体制是分不开的。我很喜欢历史，因为老师所教的不仅仅是中国式的背诵默写历史，更多的是一种思考方式以及正确地连接历史和现代社会的方式。
经过学生们的交流，我发现留学生对中国历史其实是有一定了解的，比如说一些事件发生的地点、人物、经过等等，但问题在于他们只是记住了非常表面的、统一的知识点，而对历史事件本身欠缺自己的解读。
以前我在读中学的时候，对历史课的认识也只是停留在背诵时间、地点、人物和重大事件意义的层面上，对历史的学习从一开始就失去了兴趣。不客气但客观地说，学生丧失学习兴趣，老师的责任是占大部分的。
的确，我们的孩子都越来越多的面向海外，可是我们更需要关心的是孩子在海外生活中所面临的种种情况，不得不不承认，海外历史课的教育方式，更多的是一种思考方式以及正确地连接历史和现代社会的方式，来启迪学生
，要求的是学生的内在思考能力与批判性思维，不仅仅是对现象的获知，更多的是学生通过多方面信息的获取，做出自己正确的判断。
所以，意向出国的海外留学学子，出国读书前更应注重培养自己的批判性思维，在诸多的活动坊体验课程中，紧密结合西方的教育方式，提升自己的思维方式与思考程度。跟一个喜欢的老师，或者志同道合的伙伴们一起，从获取资料、小组讨论、阅读文献和辩论活动开始，同步海外教育，使自己思维程度全方位的提升与成熟，在海外学习时不再面临尴尬，而是能挖掘现状背后的本质，拥有成熟辩证地判断力与思考力，充分把握了海外学习机会，利用海外学习资源，不断地发现自我并获得自我实现。学生不仅能在出国后变成一个更有意思的人，更能给学校带去中国文化，体现自己不一样的价值。
J*T
6 楼
最近一个项目要用到信号处理方面的知识,算是跨界应用吧, 不是很深入, 只是借助基
本理论.
我想用power spectrum分析比较几个数值序列(降雨值, 都是正的, 长度一样),我
google到的方法是先傅立叶转换, 然后plot频率与功率的对比图, 思路是这样吗?
我在Matlab写的code是:
Polar=load('E:\polar0605_alg3_1min_mean.txt');
Y1=fft(polar);
N1=length(Y1);
power1 = abs(Y1)/(N1/2); % absolute value of fft
power1 = power1(1:N1/2).^2; % power of positive freq. half
freq1 = [0:N1/2-1]/T; % find the corresponding frequency in Hz
plot(freq1,power1, 'r', 'linewidth', 1);
===========================================
得出来的东西不知道对不对,求指导
还有,如果不同长度的序列可以放在一起比较么?
本理论.
我想用power spectrum分析比较几个数值序列(降雨值, 都是正的, 长度一样),我
google到的方法是先傅立叶转换, 然后plot频率与功率的对比图, 思路是这样吗?
我在Matlab写的code是:
Polar=load('E:\polar0605_alg3_1min_mean.txt');
Y1=fft(polar);
N1=length(Y1);
power1 = abs(Y1)/(N1/2); % absolute value of fft
power1 = power1(1:N1/2).^2; % power of positive freq. half
freq1 = [0:N1/2-1]/T; % find the corresponding frequency in Hz
plot(freq1,power1, 'r', 'linewidth', 1);
===========================================
得出来的东西不知道对不对,求指导
还有,如果不同长度的序列可以放在一起比较么?
r*d
7 楼
人人发大财！！！
要包子
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
要包子
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
g*0
8 楼
莫非NIH这种中央的postdoc比我们这些地方的postdoc要高一等？有知道的没，说一说
哈。
哈。
G*i
9 楼
你
【在 m***i 的大作中提到】
: 亲们:我妈妈来照顾我坐月子,我爸工作走不开,想请教有经验的亲们如果写邀请信是以
: 我的名义写还是以我老公名义写好一些?我LG是H1B,我是H4,所以有点糊,请亲们指教,谢
: 谢.
【在 m***i 的大作中提到】
: 亲们:我妈妈来照顾我坐月子,我爸工作走不开,想请教有经验的亲们如果写邀请信是以
: 我的名义写还是以我老公名义写好一些?我LG是H1B,我是H4,所以有点糊,请亲们指教,谢
: 谢.
r*e
10 楼
差不多吧。希望能再早点。
【在 l****o 的大作中提到】
: 我是EB2,07年5月交的Perm，照目前的趋势，是不是2013年夏天有望绿？
: 谢谢！
【在 l****o 的大作中提到】
: 我是EB2,07年5月交的Perm，照目前的趋势，是不是2013年夏天有望绿？
: 谢谢！
p*e
11 楼
你可以人为地设计一个数值序列，例如幅值为100，频率为60Hz的标准正玄函数，用你
的方法算算就知道了。
【在 J****T 的大作中提到】
: 最近一个项目要用到信号处理方面的知识,算是跨界应用吧, 不是很深入, 只是借助基
: 本理论.
: 我想用power spectrum分析比较几个数值序列(降雨值, 都是正的, 长度一样),我
: google到的方法是先傅立叶转换, 然后plot频率与功率的对比图, 思路是这样吗?
: 我在Matlab写的code是:
: Polar=load('E:\polar0605_alg3_1min_mean.txt');
: Y1=fft(polar);
: N1=length(Y1);
: power1 = abs(Y1)/(N1/2); % absolute value of fft
: power1 = power1(1:N1/2).^2; % power of positive freq. half
的方法算算就知道了。
【在 J****T 的大作中提到】
: 最近一个项目要用到信号处理方面的知识,算是跨界应用吧, 不是很深入, 只是借助基
: 本理论.
: 我想用power spectrum分析比较几个数值序列(降雨值, 都是正的, 长度一样),我
: google到的方法是先傅立叶转换, 然后plot频率与功率的对比图, 思路是这样吗?
: 我在Matlab写的code是:
: Polar=load('E:\polar0605_alg3_1min_mean.txt');
: Y1=fft(polar);
: N1=length(Y1);
: power1 = abs(Y1)/(N1/2); % absolute value of fft
: power1 = power1(1:N1/2).^2; % power of positive freq. half
m*q
12 楼
新年快乐! 看了包子贴回了的, 账户翻倍:)
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
l*y
13 楼
没这个意思，我刚才看了一下美国大使馆的网站，
"只有持外交护照的申请人，以及申请A、G、C-2、C-3、NATO和美国政府资助的J类签证
的人员可以免
交申请费。"
NIH应该算美国政府了吧。
有没有NIH的J签证postdoc来确认一下阿。谢谢
【在 g********0 的大作中提到】
: 莫非NIH这种中央的postdoc比我们这些地方的postdoc要高一等？有知道的没，说一说
: 哈。
"只有持外交护照的申请人，以及申请A、G、C-2、C-3、NATO和美国政府资助的J类签证
的人员可以免
交申请费。"
NIH应该算美国政府了吧。
有没有NIH的J签证postdoc来确认一下阿。谢谢
【在 g********0 的大作中提到】
: 莫非NIH这种中央的postdoc比我们这些地方的postdoc要高一等？有知道的没，说一说
: 哈。
m*i
14 楼
谢谢回复,不过目前我是H4身份,没收入,没问题吗?
r*e
15 楼
差不多吧。希望能再早点。
【在 l****o 的大作中提到】
: 我是EB2,07年5月交的Perm，照目前的趋势，是不是2013年夏天有望绿？
: 谢谢！
【在 l****o 的大作中提到】
: 我是EB2,07年5月交的Perm，照目前的趋势，是不是2013年夏天有望绿？
: 谢谢！
t*e
16 楼
我想楼主还是应该把问题稍微详细的写出来，我有点不太明白题目本身：
有几个数值序列，那么这些序列的x的物理意义是什么? 我猜可能是时间。
这样，就有一个采样时间间隔的问题，你的几个不同长度的序列，是否采样时间间隔是
一样的？e.g. 3, 5, 6, 3 这个序列采样时间是否未2月、3月、4月、5月，而你的另一
个序列间隔同样是1个月吗？
如果相同，可以比较功率谱
如果不相同，可以插一下值变得一样再fft.
如果x真的是时间，fft这些的物理意义就比较好理解，即可以观察出降雨量的周期重复
强弱程度（如一年周期性就会在1/12的位置有一个峰值，假设取样间隔是1个月）
如果不是时间，楼主要仔细考虑fft之后是否有可描述的物理意义，比如序列是针对不
同地区的，那么fft之后，描述的是一个是否存在地域降雨周期性的课题，即好比存在
每隔100km就会有个降雨峰值，那么在1/100的位置fft会有一个峰值。
粗浅理解，望大牛不吝指教。
【在 J****T 的大作中提到】
: 最近一个项目要用到信号处理方面的知识,算是跨界应用吧, 不是很深入, 只是借助基
: 本理论.
: 我想用power spectrum分析比较几个数值序列(降雨值, 都是正的, 长度一样),我
: google到的方法是先傅立叶转换, 然后plot频率与功率的对比图, 思路是这样吗?
: 我在Matlab写的code是:
: Polar=load('E:\polar0605_alg3_1min_mean.txt');
: Y1=fft(polar);
: N1=length(Y1);
: power1 = abs(Y1)/(N1/2); % absolute value of fft
: power1 = power1(1:N1/2).^2; % power of positive freq. half
有几个数值序列，那么这些序列的x的物理意义是什么? 我猜可能是时间。
这样，就有一个采样时间间隔的问题，你的几个不同长度的序列，是否采样时间间隔是
一样的？e.g. 3, 5, 6, 3 这个序列采样时间是否未2月、3月、4月、5月，而你的另一
个序列间隔同样是1个月吗？
如果相同，可以比较功率谱
如果不相同，可以插一下值变得一样再fft.
如果x真的是时间，fft这些的物理意义就比较好理解，即可以观察出降雨量的周期重复
强弱程度（如一年周期性就会在1/12的位置有一个峰值，假设取样间隔是1个月）
如果不是时间，楼主要仔细考虑fft之后是否有可描述的物理意义，比如序列是针对不
同地区的，那么fft之后，描述的是一个是否存在地域降雨周期性的课题，即好比存在
每隔100km就会有个降雨峰值，那么在1/100的位置fft会有一个峰值。
粗浅理解，望大牛不吝指教。
【在 J****T 的大作中提到】
: 最近一个项目要用到信号处理方面的知识,算是跨界应用吧, 不是很深入, 只是借助基
: 本理论.
: 我想用power spectrum分析比较几个数值序列(降雨值, 都是正的, 长度一样),我
: google到的方法是先傅立叶转换, 然后plot频率与功率的对比图, 思路是这样吗?
: 我在Matlab写的code是:
: Polar=load('E:\polar0605_alg3_1min_mean.txt');
: Y1=fft(polar);
: N1=length(Y1);
: power1 = abs(Y1)/(N1/2); % absolute value of fft
: power1 = power1(1:N1/2).^2; % power of positive freq. half
y*n
17 楼
happy new year!!!
s*r
18 楼
到DIS办公室walkin咨询，应该不交，会给你个证明，主要的是你必须要到DIS盖travel
的章。
的章。
m*i
19 楼
联合邀请
【在 m***i 的大作中提到】
: 亲们:我妈妈来照顾我坐月子,我爸工作走不开,想请教有经验的亲们如果写邀请信是以
: 我的名义写还是以我老公名义写好一些?我LG是H1B,我是H4,所以有点糊,请亲们指教,谢
: 谢.
【在 m***i 的大作中提到】
: 亲们:我妈妈来照顾我坐月子,我爸工作走不开,想请教有经验的亲们如果写邀请信是以
: 我的名义写还是以我老公名义写好一些?我LG是H1B,我是H4,所以有点糊,请亲们指教,谢
: 谢.
T*k
20 楼
应该更早一些。
England expects every man will do his duty.
England expects every man will do his duty.
J*T
21 楼
谢谢LS的回复.
我简要说说我的问题和想法, 我要处理的是雷达观测的降雨数据,通常数据空间分布是
polar形状的, 就是两条直线一夹角和一段弧线那种, 为了方便数据输入到水文模型,
都会把数据分布转成规则的Cartisian形状分布,就是正方形格点. 问题就是在转换过程
中这是一个能量均化,涉及能量损失的过程,理论上说, 转化后格点的分辨率越小, 能量
损失越多, 比如1km网格的就比250m网格的损失多.
我想做的用功率谱比较Information content的损失量, 因为序列长度都是一样的(一个
洪水过程,10天左右), 取样频率相同(1分钟), 因为雨量输入到水文模型, 水文模型相
当于一个low pass filter, 如果有模型这好比较, 直接输入降雨就知道差异, 但是没
有特定水文模型的情况下, 如何去判定不同分辨率雨量的能量大小, 然后去判断输入到
水文模型后出来的结果差异. 或者说如何去找出一个universal的初步判定方法, 是我
比较感兴趣的研究.
【在 t*******e 的大作中提到】
: 我想楼主还是应该把问题稍微详细的写出来，我有点不太明白题目本身：
: 有几个数值序列，那么这些序列的x的物理意义是什么? 我猜可能是时间。
: 这样，就有一个采样时间间隔的问题，你的几个不同长度的序列，是否采样时间间隔是
: 一样的？e.g. 3, 5, 6, 3 这个序列采样时间是否未2月、3月、4月、5月，而你的另一
: 个序列间隔同样是1个月吗？
: 如果相同，可以比较功率谱
: 如果不相同，可以插一下值变得一样再fft.
: 如果x真的是时间，fft这些的物理意义就比较好理解，即可以观察出降雨量的周期重复
: 强弱程度（如一年周期性就会在1/12的位置有一个峰值，假设取样间隔是1个月）
: 如果不是时间，楼主要仔细考虑fft之后是否有可描述的物理意义，比如序列是针对不
我简要说说我的问题和想法, 我要处理的是雷达观测的降雨数据,通常数据空间分布是
polar形状的, 就是两条直线一夹角和一段弧线那种, 为了方便数据输入到水文模型,
都会把数据分布转成规则的Cartisian形状分布,就是正方形格点. 问题就是在转换过程
中这是一个能量均化,涉及能量损失的过程,理论上说, 转化后格点的分辨率越小, 能量
损失越多, 比如1km网格的就比250m网格的损失多.
我想做的用功率谱比较Information content的损失量, 因为序列长度都是一样的(一个
洪水过程,10天左右), 取样频率相同(1分钟), 因为雨量输入到水文模型, 水文模型相
当于一个low pass filter, 如果有模型这好比较, 直接输入降雨就知道差异, 但是没
有特定水文模型的情况下, 如何去判定不同分辨率雨量的能量大小, 然后去判断输入到
水文模型后出来的结果差异. 或者说如何去找出一个universal的初步判定方法, 是我
比较感兴趣的研究.
【在 t*******e 的大作中提到】
: 我想楼主还是应该把问题稍微详细的写出来，我有点不太明白题目本身：
: 有几个数值序列，那么这些序列的x的物理意义是什么? 我猜可能是时间。
: 这样，就有一个采样时间间隔的问题，你的几个不同长度的序列，是否采样时间间隔是
: 一样的？e.g. 3, 5, 6, 3 这个序列采样时间是否未2月、3月、4月、5月，而你的另一
: 个序列间隔同样是1个月吗？
: 如果相同，可以比较功率谱
: 如果不相同，可以插一下值变得一样再fft.
: 如果x真的是时间，fft这些的物理意义就比较好理解，即可以观察出降雨量的周期重复
: 强弱程度（如一年周期性就会在1/12的位置有一个峰值，假设取样间隔是1个月）
: 如果不是时间，楼主要仔细考虑fft之后是否有可描述的物理意义，比如序列是针对不
g*n
22 楼
哈哈，一定要回帖
新年大家发发发
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
新年大家发发发
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
f*n
23 楼
是sevis费还是签证费啊？
【在 l***y 的大作中提到】
: 没这个意思，我刚才看了一下美国大使馆的网站，
: "只有持外交护照的申请人，以及申请A、G、C-2、C-3、NATO和美国政府资助的J类签证
: 的人员可以免
: 交申请费。"
: NIH应该算美国政府了吧。
: 有没有NIH的J签证postdoc来确认一下阿。谢谢
【在 l***y 的大作中提到】
: 没这个意思，我刚才看了一下美国大使馆的网站，
: "只有持外交护照的申请人，以及申请A、G、C-2、C-3、NATO和美国政府资助的J类签证
: 的人员可以免
: 交申请费。"
: NIH应该算美国政府了吧。
: 有没有NIH的J签证postdoc来确认一下阿。谢谢
m*i
24 楼
谢谢:)
l*o
25 楼
谢谢！
t*e
26 楼
嗯，从我的知识来说，只能根据你所说的第一段来分析，第二段相信是你的专业领域我
看得不是很懂。
我的理解，雷达实验数据是polar形，其x轴是空间，你说的规则cartisian分布，是否指
得是将一个网格的数据进行积分（或平均）来获得该点的数据值？
如果是这个意思，这也就是所谓的空间滤波。那么我在之前回文中已经对于x是空间坐标
作出了解释。你做fft得到的，应该是降水量的空间变化谱。我不太明白能量均化损失的
说法，这个能量你指得是什么？
另外分辨率越“小”，你的意思是否是“低”？
我觉得你的这个分析过程，是否是将雷达获取的模拟空间降雨数据进行数字化的过程，
如果如此，应该可以在数字信号处理的书籍中找到所谓量化误差分析等内容，希望能有
所帮助。
【在 J****T 的大作中提到】
: 谢谢LS的回复.
: 我简要说说我的问题和想法, 我要处理的是雷达观测的降雨数据,通常数据空间分布是
: polar形状的, 就是两条直线一夹角和一段弧线那种, 为了方便数据输入到水文模型,
: 都会把数据分布转成规则的Cartisian形状分布,就是正方形格点. 问题就是在转换过程
: 中这是一个能量均化,涉及能量损失的过程,理论上说, 转化后格点的分辨率越小, 能量
: 损失越多, 比如1km网格的就比250m网格的损失多.
: 我想做的用功率谱比较Information content的损失量, 因为序列长度都是一样的(一个
: 洪水过程,10天左右), 取样频率相同(1分钟), 因为雨量输入到水文模型, 水文模型相
: 当于一个low pass filter, 如果有模型这好比较, 直接输入降雨就知道差异, 但是没
: 有特定水文模型的情况下, 如何去判定不同分辨率雨量的能量大小, 然后去判断输入到
看得不是很懂。
我的理解，雷达实验数据是polar形，其x轴是空间，你说的规则cartisian分布，是否指
得是将一个网格的数据进行积分（或平均）来获得该点的数据值？
如果是这个意思，这也就是所谓的空间滤波。那么我在之前回文中已经对于x是空间坐标
作出了解释。你做fft得到的，应该是降水量的空间变化谱。我不太明白能量均化损失的
说法，这个能量你指得是什么？
另外分辨率越“小”，你的意思是否是“低”？
我觉得你的这个分析过程，是否是将雷达获取的模拟空间降雨数据进行数字化的过程，
如果如此，应该可以在数字信号处理的书籍中找到所谓量化误差分析等内容，希望能有
所帮助。
【在 J****T 的大作中提到】
: 谢谢LS的回复.
: 我简要说说我的问题和想法, 我要处理的是雷达观测的降雨数据,通常数据空间分布是
: polar形状的, 就是两条直线一夹角和一段弧线那种, 为了方便数据输入到水文模型,
: 都会把数据分布转成规则的Cartisian形状分布,就是正方形格点. 问题就是在转换过程
: 中这是一个能量均化,涉及能量损失的过程,理论上说, 转化后格点的分辨率越小, 能量
: 损失越多, 比如1km网格的就比250m网格的损失多.
: 我想做的用功率谱比较Information content的损失量, 因为序列长度都是一样的(一个
: 洪水过程,10天左右), 取样频率相同(1分钟), 因为雨量输入到水文模型, 水文模型相
: 当于一个low pass filter, 如果有模型这好比较, 直接输入降雨就知道差异, 但是没
: 有特定水文模型的情况下, 如何去判定不同分辨率雨量的能量大小, 然后去判断输入到
m*n
27 楼
新年快乐
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
s*r
28 楼
both
r*n
29 楼
2013年夏天比较悬
印度人转二类太多了
【在 l****o 的大作中提到】
: 我是EB2,07年5月交的Perm，照目前的趋势，是不是2013年夏天有望绿？
: 谢谢！
印度人转二类太多了
【在 l****o 的大作中提到】
: 我是EB2,07年5月交的Perm，照目前的趋势，是不是2013年夏天有望绿？
: 谢谢！
J*T
30 楼
对, 降雨量的x轴是时间. 雷达的数据分布是扇形,要将其转换成网格正方形, 就要计算
一个网格里有多少个扇形, 再根据他们叠加的面积,进行均化, 也就是加权平均. 所以
分辨率越低,所包含的扇形就越多
如果把降雨数据看成能量波,均化过程自然会有所衰减, 我就想量化这个衰减量.
我做的并不是研究雷达的反射率转成雨量这个过程的能量损失, 而是其生成雨量后,转
换空间面积所代表的雨量带来的损失.
不知我这样说会不会清楚点
否指
坐标
失的
【在 t*******e 的大作中提到】
: 嗯，从我的知识来说，只能根据你所说的第一段来分析，第二段相信是你的专业领域我
: 看得不是很懂。
: 我的理解，雷达实验数据是polar形，其x轴是空间，你说的规则cartisian分布，是否指
: 得是将一个网格的数据进行积分（或平均）来获得该点的数据值？
: 如果是这个意思，这也就是所谓的空间滤波。那么我在之前回文中已经对于x是空间坐标
: 作出了解释。你做fft得到的，应该是降水量的空间变化谱。我不太明白能量均化损失的
: 说法，这个能量你指得是什么？
: 另外分辨率越“小”，你的意思是否是“低”？
: 我觉得你的这个分析过程，是否是将雷达获取的模拟空间降雨数据进行数字化的过程，
: 如果如此，应该可以在数字信号处理的书籍中找到所谓量化误差分析等内容，希望能有
一个网格里有多少个扇形, 再根据他们叠加的面积,进行均化, 也就是加权平均. 所以
分辨率越低,所包含的扇形就越多
如果把降雨数据看成能量波,均化过程自然会有所衰减, 我就想量化这个衰减量.
我做的并不是研究雷达的反射率转成雨量这个过程的能量损失, 而是其生成雨量后,转
换空间面积所代表的雨量带来的损失.
不知我这样说会不会清楚点
否指
坐标
失的
【在 t*******e 的大作中提到】
: 嗯，从我的知识来说，只能根据你所说的第一段来分析，第二段相信是你的专业领域我
: 看得不是很懂。
: 我的理解，雷达实验数据是polar形，其x轴是空间，你说的规则cartisian分布，是否指
: 得是将一个网格的数据进行积分（或平均）来获得该点的数据值？
: 如果是这个意思，这也就是所谓的空间滤波。那么我在之前回文中已经对于x是空间坐标
: 作出了解释。你做fft得到的，应该是降水量的空间变化谱。我不太明白能量均化损失的
: 说法，这个能量你指得是什么？
: 另外分辨率越“小”，你的意思是否是“低”？
: 我觉得你的这个分析过程，是否是将雷达获取的模拟空间降雨数据进行数字化的过程，
: 如果如此，应该可以在数字信号处理的书籍中找到所谓量化误差分析等内容，希望能有
s*m
31 楼
re
【在 m******n 的大作中提到】
: 新年快乐
【在 m******n 的大作中提到】
: 新年快乐
t*o
32 楼
我签过, 确实不需要签证费和SEVIS费.
这个你可以查一下你DS-2019表上program number是什么字母开头的, 我原来所在的NIH
是G3开头的,所以不需要交申请费. SEVIS费也是免的.
我当时签证时, 当被索要签证费收据时, 我告诉他们我这个program是美国政府资助的,
program是G3什么的, 他们哦了一声, 就没再问了, 收了其他的材料.
这个你可以查一下你DS-2019表上program number是什么字母开头的, 我原来所在的NIH
是G3开头的,所以不需要交申请费. SEVIS费也是免的.
我当时签证时, 当被索要签证费收据时, 我告诉他们我这个program是美国政府资助的,
program是G3什么的, 他们哦了一声, 就没再问了, 收了其他的材料.
t*e
33 楼
呵呵，我想真是应了一句话，隔行如隔山，我不是雷达方面的专家，只能现学了。不过
我大概用EE的语言来澄清一下。
看来所获的的雷达数据序列，是一个二维数组，其中一维为时间，即每分钟采样一次，
所覆盖的时间是固定的（因为洪水时间固定）；第二维是空间，而这由于雷达所获得的
数据格式带来了一定复杂度，因此你需要对这一维度进行数据调理 （这里相当于将极
坐标的雷达数据变换为笛卡尔坐标 right?）
关于能量波我理解了，这是一个便于描述的类比。
我认为我之前的解释应该没什么问题，即这是一个空间滤波的问题，也就是好比在1km
的网格内，雷达数据也许某些点的降雨量非常强，但是其他部分较弱，当你进行了滤波
之后，得到的该地区的总降雨量是一样的，但是没有办法知道那些超强降雨量的信息。
（在我的领域，我更希望将雷达一个点的数据除以面积r*dr*dphi得到单位面积内的降
雨量，即降雨量空间密度），因此在做fft之后，你所得到的就是降雨量的空间谱密度
。这样，1km的网格下，很多空间谱峰值就会被“低通滤波”掉，其实更加严格的来说
，是你把这些高频分量变成了低频分量（还是直流分量？），总降雨量是不变的，即你
对滤波前后，对整个谱（f=0 to f=+Inf)的积分量是不变的。你所研究的所谓衰减量，
实际上是针对高频段的衰减量（补偿到了低频段）。
你还提到了其中还需要带入水文模型，这个你应该需要考虑，你的水文模型是否是一个
通常意义的低通滤波，该模型是否和你所作的空间滤波一样，只是把高频谱变成了低频
分量，而总降雨量保持不变（在我的领域，这也就是所谓的能量守恒）。
最后，也是我拿不准的一点，在1分钟内的雷达数据点，不同空间位置的数据实际上意
味着到达雷达接收机的时间不同，这样时间空间坐标是不是就不相互独立，而需要时频
联合分析（joint time frequency analysis）,我只是感觉仍然独立， 这还是需要请
教其他大牛来解答吧。
【在 J****T 的大作中提到】
: 对, 降雨量的x轴是时间. 雷达的数据分布是扇形,要将其转换成网格正方形, 就要计算
: 一个网格里有多少个扇形, 再根据他们叠加的面积,进行均化, 也就是加权平均. 所以
: 分辨率越低,所包含的扇形就越多
: 如果把降雨数据看成能量波,均化过程自然会有所衰减, 我就想量化这个衰减量.
: 我做的并不是研究雷达的反射率转成雨量这个过程的能量损失, 而是其生成雨量后,转
: 换空间面积所代表的雨量带来的损失.
: 不知我这样说会不会清楚点
:
: 否指
: 坐标
我大概用EE的语言来澄清一下。
看来所获的的雷达数据序列，是一个二维数组，其中一维为时间，即每分钟采样一次，
所覆盖的时间是固定的（因为洪水时间固定）；第二维是空间，而这由于雷达所获得的
数据格式带来了一定复杂度，因此你需要对这一维度进行数据调理 （这里相当于将极
坐标的雷达数据变换为笛卡尔坐标 right?）
关于能量波我理解了，这是一个便于描述的类比。
我认为我之前的解释应该没什么问题，即这是一个空间滤波的问题，也就是好比在1km
的网格内，雷达数据也许某些点的降雨量非常强，但是其他部分较弱，当你进行了滤波
之后，得到的该地区的总降雨量是一样的，但是没有办法知道那些超强降雨量的信息。
（在我的领域，我更希望将雷达一个点的数据除以面积r*dr*dphi得到单位面积内的降
雨量，即降雨量空间密度），因此在做fft之后，你所得到的就是降雨量的空间谱密度
。这样，1km的网格下，很多空间谱峰值就会被“低通滤波”掉，其实更加严格的来说
，是你把这些高频分量变成了低频分量（还是直流分量？），总降雨量是不变的，即你
对滤波前后，对整个谱（f=0 to f=+Inf)的积分量是不变的。你所研究的所谓衰减量，
实际上是针对高频段的衰减量（补偿到了低频段）。
你还提到了其中还需要带入水文模型，这个你应该需要考虑，你的水文模型是否是一个
通常意义的低通滤波，该模型是否和你所作的空间滤波一样，只是把高频谱变成了低频
分量，而总降雨量保持不变（在我的领域，这也就是所谓的能量守恒）。
最后，也是我拿不准的一点，在1分钟内的雷达数据点，不同空间位置的数据实际上意
味着到达雷达接收机的时间不同，这样时间空间坐标是不是就不相互独立，而需要时频
联合分析（joint time frequency analysis）,我只是感觉仍然独立， 这还是需要请
教其他大牛来解答吧。
【在 J****T 的大作中提到】
: 对, 降雨量的x轴是时间. 雷达的数据分布是扇形,要将其转换成网格正方形, 就要计算
: 一个网格里有多少个扇形, 再根据他们叠加的面积,进行均化, 也就是加权平均. 所以
: 分辨率越低,所包含的扇形就越多
: 如果把降雨数据看成能量波,均化过程自然会有所衰减, 我就想量化这个衰减量.
: 我做的并不是研究雷达的反射率转成雨量这个过程的能量损失, 而是其生成雨量后,转
: 换空间面积所代表的雨量带来的损失.
: 不知我这样说会不会清楚点
:
: 否指
: 坐标
w*r
34 楼
re
【在 y****n 的大作中提到】
: happy new year!!!
【在 y****n 的大作中提到】
: happy new year!!!
w*y
35 楼
同问
J*T
36 楼
感谢你的回答,有些EE的专业术语, 看的不是很明白, 呵呵
第一段你说得对,是将极坐标的雷达数据变换为笛卡尔坐标.
虽然雷达数据表示的是点的数据, 但其所代表的面的数据由雷达波的分辨率(azimuth,
gate size)决定, 也就是你所说的降雨量空间密度, 一般来说得到的雷达降雨数据就是
代表在扇形面积内的降雨量. 当然, 离雷达越远, 扇形面积越大, 这样所代表的降雨量
精度就越低, 这个先不在这里讨论.
我对你说的总雨量不变, 高频分量变成了低频分量的说法很感兴趣,比如一个2*2的网格
.降雨量分别为2.2.2.4, 均化为一个网格后雨量就是2.5, 那就说4的高频分量变成了低
频分量2.5,补偿到其它2的网格, 类似这样吗?
水文里面也是能量守恒,就是说降雨量mm的输入到水文模型的流量输出m^3/s,总水量是
一致的.你最后一个问题, 我是觉得每个点回到接收机的时间上差别非常小, 可以忽略
不计的.
回到这个问题本身, 原来我写的那个code可以解决我的研究问题吗? 如果在某个频段,
功率谱有差别, 该怎么解释?
第一段你说得对,是将极坐标的雷达数据变换为笛卡尔坐标.
虽然雷达数据表示的是点的数据, 但其所代表的面的数据由雷达波的分辨率(azimuth,
gate size)决定, 也就是你所说的降雨量空间密度, 一般来说得到的雷达降雨数据就是
代表在扇形面积内的降雨量. 当然, 离雷达越远, 扇形面积越大, 这样所代表的降雨量
精度就越低, 这个先不在这里讨论.
我对你说的总雨量不变, 高频分量变成了低频分量的说法很感兴趣,比如一个2*2的网格
.降雨量分别为2.2.2.4, 均化为一个网格后雨量就是2.5, 那就说4的高频分量变成了低
频分量2.5,补偿到其它2的网格, 类似这样吗?
水文里面也是能量守恒,就是说降雨量mm的输入到水文模型的流量输出m^3/s,总水量是
一致的.你最后一个问题, 我是觉得每个点回到接收机的时间上差别非常小, 可以忽略
不计的.
回到这个问题本身, 原来我写的那个code可以解决我的研究问题吗? 如果在某个频段,
功率谱有差别, 该怎么解释?
m*o
37 楼
Happy New Year
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
A*n
38 楼
看看DS2019表，有几个字母打头的什么费用都不要交；
同时J2也不用。
【在 l***y 的大作中提到】
: 回国反签打算用J1回美国。
: 刚才预约签证的小姐说，每个人都是要交签证费的。
: 我是NIH的postdoc，怎么记得有人说过不需要交签证费的呀。
: 有没有人知道的？谢谢
同时J2也不用。
【在 l***y 的大作中提到】
: 回国反签打算用J1回美国。
: 刚才预约签证的小姐说，每个人都是要交签证费的。
: 我是NIH的postdoc，怎么记得有人说过不需要交签证费的呀。
: 有没有人知道的？谢谢
t*e
39 楼
空间谱高频变低频：你的理解没错。你在均化之前，这四个点是有空间不同雨量的，因
此fft后就会存在高频分量而不存在直流分量；当你均化之后再看这数据，都变成了2.5
，因此fft后就只剩下直流分量（即f = 0），空间分布没有了变化，高频分量被“滤掉
”（或者说转为直流）。
关于你的问题本身，code应该没问题，不过我不太确定你是否应该直接用amplitude
fft分析，还是必须squared fft分析。EE里处理的是电磁波，是有幅度和相位信息在里
面（A*exp(i*Omega*t+phi)），因此在不关心相位的时候，用功率谱分析A。
此fft后就会存在高频分量而不存在直流分量；当你均化之后再看这数据，都变成了2.5
，因此fft后就只剩下直流分量（即f = 0），空间分布没有了变化，高频分量被“滤掉
”（或者说转为直流）。
关于你的问题本身，code应该没问题，不过我不太确定你是否应该直接用amplitude
fft分析，还是必须squared fft分析。EE里处理的是电磁波，是有幅度和相位信息在里
面（A*exp(i*Omega*t+phi)），因此在不关心相位的时候，用功率谱分析A。
y*f
40 楼
同祝
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
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j*o
41 楼
NIH postdoc 确认，不用交，我就是交了然后人家根本不收收据，浪费了！
J*T
42 楼
最近一个项目要用到信号处理方面的知识,算是跨界应用吧, 不是很深入, 只是借助基
本理论.
我想用power spectrum分析比较几个数值序列(降雨值, 都是正的, 长度一样),我
google到的方法是先傅立叶转换, 然后plot频率与功率的对比图, 思路是这样吗?
我在Matlab写的code是:
Polar=load('E:\polar0605_alg3_1min_mean.txt');
Y1=fft(polar);
N1=length(Y1);
power1 = abs(Y1)/(N1/2); % absolute value of fft
power1 = power1(1:N1/2).^2; % power of positive freq. half
freq1 = [0:N1/2-1]/T; % find the corresponding frequency in Hz
plot(freq1,power1, 'r', 'linewidth', 1);
===========================================
得出来的东西不知道对不对,求指导
还有,如果不同长度的序列可以放在一起比较么?
本理论.
我想用power spectrum分析比较几个数值序列(降雨值, 都是正的, 长度一样),我
google到的方法是先傅立叶转换, 然后plot频率与功率的对比图, 思路是这样吗?
我在Matlab写的code是:
Polar=load('E:\polar0605_alg3_1min_mean.txt');
Y1=fft(polar);
N1=length(Y1);
power1 = abs(Y1)/(N1/2); % absolute value of fft
power1 = power1(1:N1/2).^2; % power of positive freq. half
freq1 = [0:N1/2-1]/T; % find the corresponding frequency in Hz
plot(freq1,power1, 'r', 'linewidth', 1);
===========================================
得出来的东西不知道对不对,求指导
还有,如果不同长度的序列可以放在一起比较么?
x*u
43 楼
新年快乐，恭喜发财!
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
p*e
44 楼
你可以人为地设计一个数值序列，例如幅值为100，频率为60Hz的标准正玄函数，用你
的方法算算就知道了。
【在 J****T 的大作中提到】
: 最近一个项目要用到信号处理方面的知识,算是跨界应用吧, 不是很深入, 只是借助基
: 本理论.
: 我想用power spectrum分析比较几个数值序列(降雨值, 都是正的, 长度一样),我
: google到的方法是先傅立叶转换, 然后plot频率与功率的对比图, 思路是这样吗?
: 我在Matlab写的code是:
: Polar=load('E:\polar0605_alg3_1min_mean.txt');
: Y1=fft(polar);
: N1=length(Y1);
: power1 = abs(Y1)/(N1/2); % absolute value of fft
: power1 = power1(1:N1/2).^2; % power of positive freq. half
的方法算算就知道了。
【在 J****T 的大作中提到】
: 最近一个项目要用到信号处理方面的知识,算是跨界应用吧, 不是很深入, 只是借助基
: 本理论.
: 我想用power spectrum分析比较几个数值序列(降雨值, 都是正的, 长度一样),我
: google到的方法是先傅立叶转换, 然后plot频率与功率的对比图, 思路是这样吗?
: 我在Matlab写的code是:
: Polar=load('E:\polar0605_alg3_1min_mean.txt');
: Y1=fft(polar);
: N1=length(Y1);
: power1 = abs(Y1)/(N1/2); % absolute value of fft
: power1 = power1(1:N1/2).^2; % power of positive freq. half
a*i
45 楼
新年快乐！
t*e
46 楼
我想楼主还是应该把问题稍微详细的写出来，我有点不太明白题目本身：
有几个数值序列，那么这些序列的x的物理意义是什么? 我猜可能是时间。
这样，就有一个采样时间间隔的问题，你的几个不同长度的序列，是否采样时间间隔是
一样的？e.g. 3, 5, 6, 3 这个序列采样时间是否未2月、3月、4月、5月，而你的另一
个序列间隔同样是1个月吗？
如果相同，可以比较功率谱
如果不相同，可以插一下值变得一样再fft.
如果x真的是时间，fft这些的物理意义就比较好理解，即可以观察出降雨量的周期重复
强弱程度（如一年周期性就会在1/12的位置有一个峰值，假设取样间隔是1个月）
如果不是时间，楼主要仔细考虑fft之后是否有可描述的物理意义，比如序列是针对不
同地区的，那么fft之后，描述的是一个是否存在地域降雨周期性的课题，即好比存在
每隔100km就会有个降雨峰值，那么在1/100的位置fft会有一个峰值。
粗浅理解，望大牛不吝指教。
【在 J****T 的大作中提到】
: 最近一个项目要用到信号处理方面的知识,算是跨界应用吧, 不是很深入, 只是借助基
: 本理论.
: 我想用power spectrum分析比较几个数值序列(降雨值, 都是正的, 长度一样),我
: google到的方法是先傅立叶转换, 然后plot频率与功率的对比图, 思路是这样吗?
: 我在Matlab写的code是:
: Polar=load('E:\polar0605_alg3_1min_mean.txt');
: Y1=fft(polar);
: N1=length(Y1);
: power1 = abs(Y1)/(N1/2); % absolute value of fft
: power1 = power1(1:N1/2).^2; % power of positive freq. half
有几个数值序列，那么这些序列的x的物理意义是什么? 我猜可能是时间。
这样，就有一个采样时间间隔的问题，你的几个不同长度的序列，是否采样时间间隔是
一样的？e.g. 3, 5, 6, 3 这个序列采样时间是否未2月、3月、4月、5月，而你的另一
个序列间隔同样是1个月吗？
如果相同，可以比较功率谱
如果不相同，可以插一下值变得一样再fft.
如果x真的是时间，fft这些的物理意义就比较好理解，即可以观察出降雨量的周期重复
强弱程度（如一年周期性就会在1/12的位置有一个峰值，假设取样间隔是1个月）
如果不是时间，楼主要仔细考虑fft之后是否有可描述的物理意义，比如序列是针对不
同地区的，那么fft之后，描述的是一个是否存在地域降雨周期性的课题，即好比存在
每隔100km就会有个降雨峰值，那么在1/100的位置fft会有一个峰值。
粗浅理解，望大牛不吝指教。
【在 J****T 的大作中提到】
: 最近一个项目要用到信号处理方面的知识,算是跨界应用吧, 不是很深入, 只是借助基
: 本理论.
: 我想用power spectrum分析比较几个数值序列(降雨值, 都是正的, 长度一样),我
: google到的方法是先傅立叶转换, 然后plot频率与功率的对比图, 思路是这样吗?
: 我在Matlab写的code是:
: Polar=load('E:\polar0605_alg3_1min_mean.txt');
: Y1=fft(polar);
: N1=length(Y1);
: power1 = abs(Y1)/(N1/2); % absolute value of fft
: power1 = power1(1:N1/2).^2; % power of positive freq. half
T*o
47 楼
新年快乐
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
J*T
48 楼
谢谢LS的回复.
我简要说说我的问题和想法, 我要处理的是雷达观测的降雨数据,通常数据空间分布是
polar形状的, 就是两条直线一夹角和一段弧线那种, 为了方便数据输入到水文模型,
都会把数据分布转成规则的Cartisian形状分布,就是正方形格点. 问题就是在转换过程
中这是一个能量均化,涉及能量损失的过程,理论上说, 转化后格点的分辨率越小, 能量
损失越多, 比如1km网格的就比250m网格的损失多.
我想做的用功率谱比较Information content的损失量, 因为序列长度都是一样的(一个
洪水过程,10天左右), 取样频率相同(1分钟), 因为雨量输入到水文模型, 水文模型相
当于一个low pass filter, 如果有模型这好比较, 直接输入降雨就知道差异, 但是没
有特定水文模型的情况下, 如何去判定不同分辨率雨量的能量大小, 然后去判断输入到
水文模型后出来的结果差异. 或者说如何去找出一个universal的初步判定方法, 是我
比较感兴趣的研究.
【在 t*******e 的大作中提到】
: 我想楼主还是应该把问题稍微详细的写出来，我有点不太明白题目本身：
: 有几个数值序列，那么这些序列的x的物理意义是什么? 我猜可能是时间。
: 这样，就有一个采样时间间隔的问题，你的几个不同长度的序列，是否采样时间间隔是
: 一样的？e.g. 3, 5, 6, 3 这个序列采样时间是否未2月、3月、4月、5月，而你的另一
: 个序列间隔同样是1个月吗？
: 如果相同，可以比较功率谱
: 如果不相同，可以插一下值变得一样再fft.
: 如果x真的是时间，fft这些的物理意义就比较好理解，即可以观察出降雨量的周期重复
: 强弱程度（如一年周期性就会在1/12的位置有一个峰值，假设取样间隔是1个月）
: 如果不是时间，楼主要仔细考虑fft之后是否有可描述的物理意义，比如序列是针对不
我简要说说我的问题和想法, 我要处理的是雷达观测的降雨数据,通常数据空间分布是
polar形状的, 就是两条直线一夹角和一段弧线那种, 为了方便数据输入到水文模型,
都会把数据分布转成规则的Cartisian形状分布,就是正方形格点. 问题就是在转换过程
中这是一个能量均化,涉及能量损失的过程,理论上说, 转化后格点的分辨率越小, 能量
损失越多, 比如1km网格的就比250m网格的损失多.
我想做的用功率谱比较Information content的损失量, 因为序列长度都是一样的(一个
洪水过程,10天左右), 取样频率相同(1分钟), 因为雨量输入到水文模型, 水文模型相
当于一个low pass filter, 如果有模型这好比较, 直接输入降雨就知道差异, 但是没
有特定水文模型的情况下, 如何去判定不同分辨率雨量的能量大小, 然后去判断输入到
水文模型后出来的结果差异. 或者说如何去找出一个universal的初步判定方法, 是我
比较感兴趣的研究.
【在 t*******e 的大作中提到】
: 我想楼主还是应该把问题稍微详细的写出来，我有点不太明白题目本身：
: 有几个数值序列，那么这些序列的x的物理意义是什么? 我猜可能是时间。
: 这样，就有一个采样时间间隔的问题，你的几个不同长度的序列，是否采样时间间隔是
: 一样的？e.g. 3, 5, 6, 3 这个序列采样时间是否未2月、3月、4月、5月，而你的另一
: 个序列间隔同样是1个月吗？
: 如果相同，可以比较功率谱
: 如果不相同，可以插一下值变得一样再fft.
: 如果x真的是时间，fft这些的物理意义就比较好理解，即可以观察出降雨量的周期重复
: 强弱程度（如一年周期性就会在1/12的位置有一个峰值，假设取样间隔是1个月）
: 如果不是时间，楼主要仔细考虑fft之后是否有可描述的物理意义，比如序列是针对不
V*y
49 楼
新年好
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
t*e
50 楼
嗯，从我的知识来说，只能根据你所说的第一段来分析，第二段相信是你的专业领域我
看得不是很懂。
我的理解，雷达实验数据是polar形，其x轴是空间，你说的规则cartisian分布，是否指
得是将一个网格的数据进行积分（或平均）来获得该点的数据值？
如果是这个意思，这也就是所谓的空间滤波。那么我在之前回文中已经对于x是空间坐标
作出了解释。你做fft得到的，应该是降水量的空间变化谱。我不太明白能量均化损失的
说法，这个能量你指得是什么？
另外分辨率越“小”，你的意思是否是“低”？
我觉得你的这个分析过程，是否是将雷达获取的模拟空间降雨数据进行数字化的过程，
如果如此，应该可以在数字信号处理的书籍中找到所谓量化误差分析等内容，希望能有
所帮助。
【在 J****T 的大作中提到】
: 谢谢LS的回复.
: 我简要说说我的问题和想法, 我要处理的是雷达观测的降雨数据,通常数据空间分布是
: polar形状的, 就是两条直线一夹角和一段弧线那种, 为了方便数据输入到水文模型,
: 都会把数据分布转成规则的Cartisian形状分布,就是正方形格点. 问题就是在转换过程
: 中这是一个能量均化,涉及能量损失的过程,理论上说, 转化后格点的分辨率越小, 能量
: 损失越多, 比如1km网格的就比250m网格的损失多.
: 我想做的用功率谱比较Information content的损失量, 因为序列长度都是一样的(一个
: 洪水过程,10天左右), 取样频率相同(1分钟), 因为雨量输入到水文模型, 水文模型相
: 当于一个low pass filter, 如果有模型这好比较, 直接输入降雨就知道差异, 但是没
: 有特定水文模型的情况下, 如何去判定不同分辨率雨量的能量大小, 然后去判断输入到
看得不是很懂。
我的理解，雷达实验数据是polar形，其x轴是空间，你说的规则cartisian分布，是否指
得是将一个网格的数据进行积分（或平均）来获得该点的数据值？
如果是这个意思，这也就是所谓的空间滤波。那么我在之前回文中已经对于x是空间坐标
作出了解释。你做fft得到的，应该是降水量的空间变化谱。我不太明白能量均化损失的
说法，这个能量你指得是什么？
另外分辨率越“小”，你的意思是否是“低”？
我觉得你的这个分析过程，是否是将雷达获取的模拟空间降雨数据进行数字化的过程，
如果如此，应该可以在数字信号处理的书籍中找到所谓量化误差分析等内容，希望能有
所帮助。
【在 J****T 的大作中提到】
: 谢谢LS的回复.
: 我简要说说我的问题和想法, 我要处理的是雷达观测的降雨数据,通常数据空间分布是
: polar形状的, 就是两条直线一夹角和一段弧线那种, 为了方便数据输入到水文模型,
: 都会把数据分布转成规则的Cartisian形状分布,就是正方形格点. 问题就是在转换过程
: 中这是一个能量均化,涉及能量损失的过程,理论上说, 转化后格点的分辨率越小, 能量
: 损失越多, 比如1km网格的就比250m网格的损失多.
: 我想做的用功率谱比较Information content的损失量, 因为序列长度都是一样的(一个
: 洪水过程,10天左右), 取样频率相同(1分钟), 因为雨量输入到水文模型, 水文模型相
: 当于一个low pass filter, 如果有模型这好比较, 直接输入降雨就知道差异, 但是没
: 有特定水文模型的情况下, 如何去判定不同分辨率雨量的能量大小, 然后去判断输入到
a*0
51 楼
Happy New Year
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
【在 M******c 的大作中提到】
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J*T
52 楼
对, 降雨量的x轴是时间. 雷达的数据分布是扇形,要将其转换成网格正方形, 就要计算
一个网格里有多少个扇形, 再根据他们叠加的面积,进行均化, 也就是加权平均. 所以
分辨率越低,所包含的扇形就越多
如果把降雨数据看成能量波,均化过程自然会有所衰减, 我就想量化这个衰减量.
我做的并不是研究雷达的反射率转成雨量这个过程的能量损失, 而是其生成雨量后,转
换空间面积所代表的雨量带来的损失.
不知我这样说会不会清楚点
否指
坐标
失的
【在 t*******e 的大作中提到】
: 嗯，从我的知识来说，只能根据你所说的第一段来分析，第二段相信是你的专业领域我
: 看得不是很懂。
: 我的理解，雷达实验数据是polar形，其x轴是空间，你说的规则cartisian分布，是否指
: 得是将一个网格的数据进行积分（或平均）来获得该点的数据值？
: 如果是这个意思，这也就是所谓的空间滤波。那么我在之前回文中已经对于x是空间坐标
: 作出了解释。你做fft得到的，应该是降水量的空间变化谱。我不太明白能量均化损失的
: 说法，这个能量你指得是什么？
: 另外分辨率越“小”，你的意思是否是“低”？
: 我觉得你的这个分析过程，是否是将雷达获取的模拟空间降雨数据进行数字化的过程，
: 如果如此，应该可以在数字信号处理的书籍中找到所谓量化误差分析等内容，希望能有
一个网格里有多少个扇形, 再根据他们叠加的面积,进行均化, 也就是加权平均. 所以
分辨率越低,所包含的扇形就越多
如果把降雨数据看成能量波,均化过程自然会有所衰减, 我就想量化这个衰减量.
我做的并不是研究雷达的反射率转成雨量这个过程的能量损失, 而是其生成雨量后,转
换空间面积所代表的雨量带来的损失.
不知我这样说会不会清楚点
否指
坐标
失的
【在 t*******e 的大作中提到】
: 嗯，从我的知识来说，只能根据你所说的第一段来分析，第二段相信是你的专业领域我
: 看得不是很懂。
: 我的理解，雷达实验数据是polar形，其x轴是空间，你说的规则cartisian分布，是否指
: 得是将一个网格的数据进行积分（或平均）来获得该点的数据值？
: 如果是这个意思，这也就是所谓的空间滤波。那么我在之前回文中已经对于x是空间坐标
: 作出了解释。你做fft得到的，应该是降水量的空间变化谱。我不太明白能量均化损失的
: 说法，这个能量你指得是什么？
: 另外分辨率越“小”，你的意思是否是“低”？
: 我觉得你的这个分析过程，是否是将雷达获取的模拟空间降雨数据进行数字化的过程，
: 如果如此，应该可以在数字信号处理的书籍中找到所谓量化误差分析等内容，希望能有
g*g
53 楼
happy holidays
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
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【在 M******c 的大作中提到】
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t*e
54 楼
呵呵，我想真是应了一句话，隔行如隔山，我不是雷达方面的专家，只能现学了。不过
我大概用EE的语言来澄清一下。
看来所获的的雷达数据序列，是一个二维数组，其中一维为时间，即每分钟采样一次，
所覆盖的时间是固定的（因为洪水时间固定）；第二维是空间，而这由于雷达所获得的
数据格式带来了一定复杂度，因此你需要对这一维度进行数据调理 （这里相当于将极
坐标的雷达数据变换为笛卡尔坐标 right?）
关于能量波我理解了，这是一个便于描述的类比。
我认为我之前的解释应该没什么问题，即这是一个空间滤波的问题，也就是好比在1km
的网格内，雷达数据也许某些点的降雨量非常强，但是其他部分较弱，当你进行了滤波
之后，得到的该地区的总降雨量是一样的，但是没有办法知道那些超强降雨量的信息。
（在我的领域，我更希望将雷达一个点的数据除以面积r*dr*dphi得到单位面积内的降
雨量，即降雨量空间密度），因此在做fft之后，你所得到的就是降雨量的空间谱密度
。这样，1km的网格下，很多空间谱峰值就会被“低通滤波”掉，其实更加严格的来说
，是你把这些高频分量变成了低频分量（还是直流分量？），总降雨量是不变的，即你
对滤波前后，对整个谱（f=0 to f=+Inf)的积分量是不变的。你所研究的所谓衰减量，
实际上是针对高频段的衰减量（补偿到了低频段）。
你还提到了其中还需要带入水文模型，这个你应该需要考虑，你的水文模型是否是一个
通常意义的低通滤波，该模型是否和你所作的空间滤波一样，只是把高频谱变成了低频
分量，而总降雨量保持不变（在我的领域，这也就是所谓的能量守恒）。
最后，也是我拿不准的一点，在1分钟内的雷达数据点，不同空间位置的数据实际上意
味着到达雷达接收机的时间不同，这样时间空间坐标是不是就不相互独立，而需要时频
联合分析（joint time frequency analysis）,我只是感觉仍然独立， 这还是需要请
教其他大牛来解答吧。
【在 J****T 的大作中提到】
: 对, 降雨量的x轴是时间. 雷达的数据分布是扇形,要将其转换成网格正方形, 就要计算
: 一个网格里有多少个扇形, 再根据他们叠加的面积,进行均化, 也就是加权平均. 所以
: 分辨率越低,所包含的扇形就越多
: 如果把降雨数据看成能量波,均化过程自然会有所衰减, 我就想量化这个衰减量.
: 我做的并不是研究雷达的反射率转成雨量这个过程的能量损失, 而是其生成雨量后,转
: 换空间面积所代表的雨量带来的损失.
: 不知我这样说会不会清楚点
:
: 否指
: 坐标
我大概用EE的语言来澄清一下。
看来所获的的雷达数据序列，是一个二维数组，其中一维为时间，即每分钟采样一次，
所覆盖的时间是固定的（因为洪水时间固定）；第二维是空间，而这由于雷达所获得的
数据格式带来了一定复杂度，因此你需要对这一维度进行数据调理 （这里相当于将极
坐标的雷达数据变换为笛卡尔坐标 right?）
关于能量波我理解了，这是一个便于描述的类比。
我认为我之前的解释应该没什么问题，即这是一个空间滤波的问题，也就是好比在1km
的网格内，雷达数据也许某些点的降雨量非常强，但是其他部分较弱，当你进行了滤波
之后，得到的该地区的总降雨量是一样的，但是没有办法知道那些超强降雨量的信息。
（在我的领域，我更希望将雷达一个点的数据除以面积r*dr*dphi得到单位面积内的降
雨量，即降雨量空间密度），因此在做fft之后，你所得到的就是降雨量的空间谱密度
。这样，1km的网格下，很多空间谱峰值就会被“低通滤波”掉，其实更加严格的来说
，是你把这些高频分量变成了低频分量（还是直流分量？），总降雨量是不变的，即你
对滤波前后，对整个谱（f=0 to f=+Inf)的积分量是不变的。你所研究的所谓衰减量，
实际上是针对高频段的衰减量（补偿到了低频段）。
你还提到了其中还需要带入水文模型，这个你应该需要考虑，你的水文模型是否是一个
通常意义的低通滤波，该模型是否和你所作的空间滤波一样，只是把高频谱变成了低频
分量，而总降雨量保持不变（在我的领域，这也就是所谓的能量守恒）。
最后，也是我拿不准的一点，在1分钟内的雷达数据点，不同空间位置的数据实际上意
味着到达雷达接收机的时间不同，这样时间空间坐标是不是就不相互独立，而需要时频
联合分析（joint time frequency analysis）,我只是感觉仍然独立， 这还是需要请
教其他大牛来解答吧。
【在 J****T 的大作中提到】
: 对, 降雨量的x轴是时间. 雷达的数据分布是扇形,要将其转换成网格正方形, 就要计算
: 一个网格里有多少个扇形, 再根据他们叠加的面积,进行均化, 也就是加权平均. 所以
: 分辨率越低,所包含的扇形就越多
: 如果把降雨数据看成能量波,均化过程自然会有所衰减, 我就想量化这个衰减量.
: 我做的并不是研究雷达的反射率转成雨量这个过程的能量损失, 而是其生成雨量后,转
: 换空间面积所代表的雨量带来的损失.
: 不知我这样说会不会清楚点
:
: 否指
: 坐标
a*e
55 楼
新年好
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
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J*T
56 楼
感谢你的回答,有些EE的专业术语, 看的不是很明白, 呵呵
第一段你说得对,是将极坐标的雷达数据变换为笛卡尔坐标.
虽然雷达数据表示的是点的数据, 但其所代表的面的数据由雷达波的分辨率(azimuth,
gate size)决定, 也就是你所说的降雨量空间密度, 一般来说得到的雷达降雨数据就是
代表在扇形面积内的降雨量. 当然, 离雷达越远, 扇形面积越大, 这样所代表的降雨量
精度就越低, 这个先不在这里讨论.
我对你说的总雨量不变, 高频分量变成了低频分量的说法很感兴趣,比如一个2*2的网格
.降雨量分别为2.2.2.4, 均化为一个网格后雨量就是2.5, 那就说4的高频分量变成了低
频分量2.5,补偿到其它2的网格, 类似这样吗?
水文里面也是能量守恒,就是说降雨量mm的输入到水文模型的流量输出m^3/s,总水量是
一致的.你最后一个问题, 我是觉得每个点回到接收机的时间上差别非常小, 可以忽略
不计的.
回到这个问题本身, 原来我写的那个code可以解决我的研究问题吗? 如果在某个频段,
功率谱有差别, 该怎么解释?
第一段你说得对,是将极坐标的雷达数据变换为笛卡尔坐标.
虽然雷达数据表示的是点的数据, 但其所代表的面的数据由雷达波的分辨率(azimuth,
gate size)决定, 也就是你所说的降雨量空间密度, 一般来说得到的雷达降雨数据就是
代表在扇形面积内的降雨量. 当然, 离雷达越远, 扇形面积越大, 这样所代表的降雨量
精度就越低, 这个先不在这里讨论.
我对你说的总雨量不变, 高频分量变成了低频分量的说法很感兴趣,比如一个2*2的网格
.降雨量分别为2.2.2.4, 均化为一个网格后雨量就是2.5, 那就说4的高频分量变成了低
频分量2.5,补偿到其它2的网格, 类似这样吗?
水文里面也是能量守恒,就是说降雨量mm的输入到水文模型的流量输出m^3/s,总水量是
一致的.你最后一个问题, 我是觉得每个点回到接收机的时间上差别非常小, 可以忽略
不计的.
回到这个问题本身, 原来我写的那个code可以解决我的研究问题吗? 如果在某个频段,
功率谱有差别, 该怎么解释?
j*i
57 楼
re
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
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t*e
58 楼
空间谱高频变低频：你的理解没错。你在均化之前，这四个点是有空间不同雨量的，因
此fft后就会存在高频分量而不存在直流分量；当你均化之后再看这数据，都变成了2.5
，因此fft后就只剩下直流分量（即f = 0），空间分布没有了变化，高频分量被“滤掉
”（或者说转为直流）。
关于你的问题本身，code应该没问题，不过我不太确定你是否应该直接用amplitude
fft分析，还是必须squared fft分析。EE里处理的是电磁波，是有幅度和相位信息在里
面（A*exp(i*Omega*t+phi)），因此在不关心相位的时候，用功率谱分析A。
此fft后就会存在高频分量而不存在直流分量；当你均化之后再看这数据，都变成了2.5
，因此fft后就只剩下直流分量（即f = 0），空间分布没有了变化，高频分量被“滤掉
”（或者说转为直流）。
关于你的问题本身，code应该没问题，不过我不太确定你是否应该直接用amplitude
fft分析，还是必须squared fft分析。EE里处理的是电磁波，是有幅度和相位信息在里
面（A*exp(i*Omega*t+phi)），因此在不关心相位的时候，用功率谱分析A。
p*e
59 楼
happy new year
J*T
60 楼
我的实验结果是极坐标转为高分辨率的网格，无论是250m，500m还是1km分别都非常小
。而且power spectrum的峰值一样。那说明什么呢？
还有，降雨数据的峰值在这个频谱分析中能看出分别么？
。而且power spectrum的峰值一样。那说明什么呢？
还有，降雨数据的峰值在这个频谱分析中能看出分别么？
H*e
61 楼
re
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
s*y
62 楼
热
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
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【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
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p*1
63 楼
HAPPY NEW YEAR!
s*d
64 楼
新年快乐
y*n
65 楼
新年快乐，包子快乐
【在 M******c 的大作中提到】
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b*9
66 楼
Happy New Year
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o*o
67 楼
祝新年发财
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F*9
68 楼
热
【在 M******c 的大作中提到】
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c*d
69 楼
happy
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w*o
70 楼
领导果然是领导，都是新年致辞的时候才出现的。
RE:包子贴
【在 M******c 的大作中提到】
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RE:包子贴
【在 M******c 的大作中提到】
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D*y
71 楼
新年好!
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
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A*T
72 楼
thanks. 祝斑竹happy new year
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【在 M******c 的大作中提到】
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p*y
73 楼
同涨同乐！
【在 M******c 的大作中提到】
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【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
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E*t
74 楼
热包子！
x*a
75 楼
happy new year
【在 M******c 的大作中提到】
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【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
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d*o
76 楼
happy new year
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
y*g
77 楼
新年快乐
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
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【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
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w*0
78 楼
Happy New Year and Good luck at China Stock Market in 2010.
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
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c*e
79 楼
re, 包子，新年快乐
【在 M******c 的大作中提到】
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H*r
80 楼
顶包子贴
b*8
81 楼
新年快乐，财源茂盛！
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s*h
82 楼
re
a*a
83 楼
rere
【在 M******c 的大作中提到】
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d*w
84 楼
re
【在 M******c 的大作中提到】
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L*i
85 楼
千户好久没有出来了啊
新年快乐，恭喜发财！
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新年快乐，恭喜发财！
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c*p
86 楼
接包子啦..
a*u
87 楼
happy new year!
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z*n
88 楼
re
c*r
89 楼
re
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s*x
90 楼
快乐
b*g
91 楼
热
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92 楼
热热
p*8
93 楼
re
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94 楼
re
【在 M******c 的大作中提到】
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y*u
95 楼
热热
c*y
96 楼
新年快乐
d*0
97 楼
Happy New Year
D*y
98 楼
re
【在 M******c 的大作中提到】
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c*e
99 楼
新年快乐
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b*e
100 楼
re
c*u
101 楼
re
d*e
102 楼
x新年快乐，财运亨通！
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r*d
103 楼
re
【在 M******c 的大作中提到】
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B*r
104 楼
happy
【在 M******c 的大作中提到】
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w*o
105 楼
re re re
【在 M******c 的大作中提到】
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106 楼
re
R*k
107 楼
happy new year!!!
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
m*i
108 楼
re
【在 l*****o 的大作中提到】
: re
【在 l*****o 的大作中提到】
: re
E*r
109 楼
re
新年快乐
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
新年快乐
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
s*y
110 楼
re
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
G*s
111 楼
re
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
k*5
112 楼
Happy New Year!
s*j
113 楼
Happy New Year
h*o
114 楼
re..happy new year~~
Z*I
115 楼
re
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
s*g
116 楼
热
m*b
117 楼
re
M*d
118 楼
re
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
L*3
119 楼
新年快乐
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
P*T
120 楼
re
S*e
121 楼
ding
m*t
122 楼
新年快乐!
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
E*a
123 楼
happy new year
s*1
124 楼
Happy New Year!
b*8
125 楼
re
m*g
126 楼
Happy new year!
【在 b*******8 的大作中提到】
: re
【在 b*******8 的大作中提到】
: re
f*r
127 楼
还有硬派送包子的，真好！！！赫赫新年快乐！！！
k*3
128 楼
happy new year!
d*w
129 楼
Happy New Year
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
h*c
130 楼
Happy New Year
x*a
131 楼
Happy New Year!
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
N*s
132 楼
re
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
o*e
133 楼
re
o*e
134 楼
happy new year
n*w
135 楼
新年快乐
b*d
136 楼
re
L*3
137 楼
re
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
g*u
138 楼
Happy new year!
i*4
139 楼
Happy New Year !!
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
m*2
140 楼
happy new year
HL
141 楼
节日快乐！
c*t
142 楼
baozi
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
y*l
143 楼
新年快乐
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
d*w
144 楼
先re再说
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
p*n
145 楼
re
【在 m*q 的大作中提到】
: 新年快乐! 看了包子贴回了的, 账户翻倍:)
【在 m*q 的大作中提到】
: 新年快乐! 看了包子贴回了的, 账户翻倍:)
d*e
146 楼
re!
s*p
147 楼
新年快乐
f*w
148 楼
rerere
发新年包子,祝大家新年快乐:)
BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
发新年包子,祝大家新年快乐:)
BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
m*n
149 楼
re
E*e
150 楼
新春快乐！
E*e
151 楼
新年快乐，新春快乐。
家庭美满，工作顺心。
身体健康，意气风发。
家庭美满，工作顺心。
身体健康，意气风发。
T*s
152 楼
热
b*o
153 楼
re
b*8
154 楼
祝大家新年快乐!
w*d
155 楼
Happy new year!
l*r
156 楼
新年快乐!
l*s
157 楼
新年快乐！
z*y
158 楼
re
s*r
159 楼
包子，哈哈
i*e
160 楼
re
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
c*e
161 楼
re
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
【在 M******c 的大作中提到】
: 发新年包子,祝大家新年快乐:)
: BTW: 看到包子贴不回的,帐户砍半!
s*e
162 楼
才看见，希望帐户不要砍半啊！
新年快乐！！
新年快乐！！
z*m
163 楼
re
z*m
164 楼
re
c*a
165 楼
哈哈，还有包子不？
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