首先，我们通过定义公式生成一个基本的Ricker子波：
matlab
% 定义参数：峰值频率fp与采样时间tmax
fp = 20; % Hz
tmax = 0.5 / fp;
dt = 1e-3;
% 计算时间和网格
time = - tmax : dt : tmax;
Np = length(time);
% 根据Ricker核函数生成子波
ricker_wavelet = (1.-2.*pi^2*ft.^2).*exp(-pi^2*ft.^2);
ft = linspace(0, Np-1)*dt/Np - time(fp*dt);
subplot(2,1,1)
plot(time, ricker_wavelet)
xlabel('Time(s)')
ylabel('Amplitude')
title(['Ricker Wavelet with Peak Frequency ', num2str(fp), 'Hz'])
上述代码中，基于经典的Ricker方程构建了时域中的Ricker子波脉冲形状。可以看到随着中心时刻（即零相位点）临近并远离该位置，振幅迅速上升至最大值然后逐渐衰减到初始水平线以下，这种典型的钟形曲线反映了它短暂而强烈的能量释放特点。
此外，变换视角观察频谱特性也是十分重要的一步：
matlab
fft_rick = fft(ricker_wavelet)/length(ricker_wavelet);
freqs = ((0:length(fft_rick)-1)'*Fs/length(fft_rick));
subplot(2,1,2)
plot(freqs, abs(fft_rick))
xlim([0 max(freqs)])
ylim([-0.1 1.1])
xlabel('Frequency(Hz)')
ylabel('|FFT Amplitudes|')
title(['Spectral Characteristics of the Ricker wavelet with peak frequency at', ...
num2str(fp),'Hz'])
grid on
这里对生成的Ricker子波动态序列进行了快速傅里叶变换得到频谱图，清晰展示了此子波的主要集中在峰频率附近的特点，符合窄带高频激发的理想化假设。
总结来说，借助于MATLAB平台绘出的Ricker子波形态直观揭示了其实质——一种瞬发且集中在其主频附近的冲击响应。这样的性质使其成为石油探测等领域仿真地层结构声学特性的理想选择。通过对不同峰值频率下的Ricker子波进行比较研究，我们可以深入理解地下介质动态属性与其产生的地震回波之间的内在联系。同时，这也是优化地震数据采集方案、提高成像质量的关键所在。
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