首先,根据频谱分辨率(Bandwidth Resolution)10KHz可以推算出,至少需要采集信号的时间长度为 1/10KHz=100us,因此至少要设置示波器时基为10us/Div;为了尽量保证FFT之后频谱图在各个频点的信号能量精度,测量时需要时域信号幅值占满整个栅格的90%以上;采样率设置应至少满足Nyquist采样率,即至少设置 >5GS/s采样率才能够看到...
示波器的功能 ZOOM功能——波形放大镜 zoom preview模式;DUAL ZOOM模式(两个方框分别显示两个波形);使用HORIZ和VERT面板键来扩大、缩小和移动方框位置 波形数字运算功能 具有FFT(快速傅里叶变换)、invert(翻转)、add(相加)、subtract(相减)、divide(相除)、multiply(相乘)、differentiation(微分)、integration(积分)等功...
from scipy import fftpack from matplotlib.colors import LogNorm im_fft = fftpack.fft2(im) def plot_spectrum(im_fft): pylab.figure(figsize=(10,10)) pylab.imshow(np.abs(im_fft), norm=LogNorm(vmin=5), cmap=pylab.cm.afmhot), pylab.colorbar() pylab.figure(), plot_spectrum(fftpack.ffts...
ax.set_box_aspect(None, zoom=0.9) ax.set_zticks(np.arange(-1,1.1,0.25), minor=False) ax.set_zticklabels(ax.get_zticks(), fontdict={'ha':'left'}) # Filtered signal analysis fig,ax = plt.subplots(3, 1, figsize=(16, 22)) ...
import color, viewer, exposure, img_as_float, data from skimage.transform import SimilarityTransform, warp, swirl from skimage.util import invert, random_noise, montage import matplotlib.image as mpimg import matplotlib.pylab as plt from scipy.ndimage import affine_transform, zoom from scipy import...
plt.title('Zoom...') plt.plot(hz, FIRspectrum[:len(hz)], 'r') plt.xlabel('Frequency, [Hz]') plt.xlim([0,30]) plt.show() # now let's try Morlet Wavelet fpeak = 12.5 timevec = tv - np.mean(tv) # centered around zero for wavelets ...
您将学习使用numpy和scipy函数使用快速傅里叶变换(FFT算法实现 DFT,并将能够在图像上应用此实现! 您还将有兴趣了解提高卷积速度的 2D 卷积。我们还将了解卷积定理的基本概念。我们将尝试用一个例子来澄清相关性和卷积之间由来已久的混淆。此外,我们将描述来自 SciPy 的一个示例,该示例将向您展示如何通过应用互相关...
scipy包含致力于科学计算中常见问题的各个工具箱。它的不同子模块相应于不同的应用。像插值,积分,优化,图像处理,统计,特殊函数等等。 scipy可以与其它标准科学计算程序库进行比较,比如GSL(GNU C或C++科学计算库),或者Matlab工具箱。scipy是Python中科学计算程序的核心包; 它用于有效地计算numpy矩阵,来让numpy和scipy协...
scene.plot_optic_flow() scene.draw_epipolar_lines() scene.plot_rectified_images() # draw 3D point cloud of fountain # use "pan axes" button in pyplot to inspect the cloud (rotate # and zoom to convince you of the result) scene.plot_point_cloud() 下一节将详细解释这些函数。 SceneReco...
Now, you can zoom in on a particular slice of audio frames in all channels by supplying the --start and --end parameters: Shell $ python plot_waveform.py Bongo_sound.wav --start 3.5 --end 3.65 Copied! The above command plots the waveform that you saw in the screenshot at the begin...