函数还可以计算带有置信区间的功率谱估计,调用格式为: [Pxx,Pxxc,f]=psd(x,Nfft,Fs,window,Noverlap,p) 式中,p为置信区间,0<=p<=1。 由此可知,滤波器输入白噪声序列的输出信号的功率谱或自相关可以确定滤波器的频率特性。 (2)函数csd利用welch法估计两个信号的互功率谱密度,函数调用格式为: [Pxy[,f]]...
首先我们需要导入必要的库: importnumpyasnpfromscipy.signalimportcsd,welch 1. 2. 接下来,我们生成一个示例信号,并计算其功率谱密度函数: # 生成示例信号np.random.seed(0)n=1000fs=100t=np.arange(n)/fs x=np.sin(2*np.pi*10*t)+np.random.normal(size=n)# 计算功率谱密度函数f,Pxx=welch(x,fs...
这个Demo演示如何这个如何使用matplotlib库的csd方法来绘制两个信号的“互谱密度”图谱。 importmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#设置绘制图表时要使用的字体,要在图表种显示中文时,一定要设置图表中要使用中文字体,否则中文会乱码matplotlib.rc("font",family="Microsoft YaHei")#获取被约束的的画板...
请注意,对于连接性,计算频率bin中从fmin到fmax的每个整数的值,freqs_mean=np.arange(fmin, fmax)在PSD中,它取决于n_fft参数psd.freq_列表 对于CSD,每个频率的值都是平均的,因此在校正集群时不需要考虑频率 ch_con =con_matrixTuple.ch_con我们又创建了两个假组,有两倍的“参与者1”和两倍的“参与者2”。
s2 =0.01* np.sin(2* np.pi *10* t) + cnse2 ax1.plot(t, s1, t, s2) ax1.set_xlim(0,5) ax1.set_xlabel('time') ax1.set_ylabel('s1 and s2') ax1.grid(True) cxy, f = ax2.csd(s1, s2,256,1./ dt) ax2.set_ylabel('CSD (db)') plt.show()...
s ='xcsd_cdc_eht_木木'print(s.split('_')) // ['xcsd','cdc','eht','木木'] s1 ='xc sdc dc eht曾 木木'print(s1.split(' ')) // ['xc','sdc','dc','eht曾','木木'] join:列表转换成字符串 list--->str join(可迭代对象iterable) split ...
li = ['xcsd', 'cdc', [1, 5, 2], 'eht', '辛辰'] li.remove('xcsd') print(li) #['cdc', [1, 5, 2], 'eht', '辛辰'] 元组是用圆括号标记,如:b=(4,5,6) 元组是只读列表,只能查询;儿子不能改,孙子是列表则可以改;只有一个元素,不加逗号,是原数据类型;否则是元祖类型 ...
折线图之CSD 计算两个信号的交叉谱密度Compute the cross spectral density of two signals importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2,1)# make a little extra space between the subplotsfig.subplots_adjust(hspace=0.5) ...
li= ['xcsd','cdc','木木',[1,5,2],'eht','木木']num = li.count('木木')print(num)#2:'木木'出现2次 len() 计算列表的长度 li= ['xcsd','cdc','木木',[1,5,2],'eht','木木']l = len(li)print(l)#6:列表长度为6 ...
如上图所见,看起来DBN实际上是由CSD、BOROUGH和SCHOOL CODE组合而成。DBN全称为District Borough Number。csd字段表示 District,BOROUGH字段表示 borough,再与SCHOOL CODE字段一起最终组成DBN。 想洞察数据之间的这种关系并没有什么系统化的方法,只能经过探索和尝试来找到答案。