Matplotlib.pyplot.csd()用 Python

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Matplotlib 是 Python 中的一个库，是 NumPy 库的数值-数学扩展。 Pyplot 是一个基于状态的接口到 Matplotlib 模块，它提供了一个类似于 MATLAB 的接口。

matplotlib.pyplot.csd()函数

matplotlib 库 pyplot 模块中的 csd()函数用于绘制交叉光谱密度。

语法: matplotlib.pyplot.csd(x，y，NFFT =无，Fs =无，Fc =无，detrend =无，window =无，noverlap =无，pad _ to =无，sides =无，scale _ by _ freq =无，return _ line =无，*，data =无，**kwargs)

参数:该方法接受以下描述的参数:

  • x，y: 这些参数是数据的序列。
  • Fs : 此参数为标量。它的默认值是 2。
  • 窗口:该参数以一个数据段为自变量，返回该段的窗口版本。其默认值为 window_hanning()
  • 边:此参数指定要返回光谱的哪些边。这可以有以下值:“默认值”、“单侧”和“双侧”。
  • pad_to : 此参数包含数据段填充到的整数值。
  • NFFT : 该参数包含用于快速傅立叶变换的每个块中的数据点数。
  • 去趋势:此参数包含在 fft 之前应用于每个分段的函数，旨在移除均值或线性趋势{ '无'，'均值'，'线性' }。
  • scale_by_freq : 该参数允许对返回的频率值进行积分。
  • noverlap : 此参数是块之间重叠的点数。
  • Fc : 该参数为 x 的中心频率。
  • return_line : 此参数包括在返回值中绘制的线对象。

返回:这将返回以下内容:

  • Pxy: 这将返回缩放前交叉光谱 P_{xy}的值。
  • 频率:返回 Pxy 中元素的频率。
  • 行:返回该函数创建的行。

结果是 (Pxy，freqs，line)

下面的例子说明了 matplotlib.pyplot.csd()函数在 matplotlib.pyplot 中的作用:

示例#1:

# Implementation of matplotlib function
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

dt = 0.01
t = np.arange(0, 30, dt)
nse1 = np.random.randn(len(t))
nse2 = np.random.randn(len(t))

s1 = 1.5 * np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + nse1
s2 = np.cos(np.pi * t) + nse2

plt.csd(s1, s2**2, 128, 1./dt)
plt.xlabel('Frequency')
plt.ylabel('CSD(db)')

plt.title('matplotlib.pyplot.csd() function Example',
          fontweight ="bold")

plt.show()

输出:

例 2:

#Implementation of matplotlib function
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

dt = 0.01
t = np.arange(0, 30, dt)
nse1 = np.random.randn(len(t))
nse2 = np.random.randn(len(t))
r = np.exp(-t/0.05)

cnse1 = np.convolve(nse1, r, mode='same')*dt
cnse2 = np.convolve(nse2, r, mode='same')*dt

s1 = 1.5 * np.sin(2*np.pi*10*t) + cnse1
s2 = np.cos(np.pi*t) + cnse2 + np.sin(2*np.pi*10*t)

plt.plot(t, s1, t, s2)
plt.xlim(0, 5)
plt.ylabel('s1 and s2')
plt.grid(True)
plt.show()

plt.csd(s1, s2, 256, 1./dt)
plt.ylabel('CSD(db)')
plt.xlabel('Frequency')

plt.title('matplotlib.pyplot.csd() function Example'
             ,fontweight="bold")

plt.show()

输出:

python-matplotlib-csd

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