matplotlib.axes.Axes.csd

Machados. csd ( x , y , NFFT = Nenhum , Fs = Nenhum , Fc = Nenhum , detrend = Nenhum , janela = Nenhum , noverlap = Nenhum , pad_to = Nenhum , lados = Nenhum , scale_by_freq = Nenhum , return_line = Nenhum , * , data = nenhum ,** kwargs )

Plote a densidade espectral cruzada.

A densidade espectral cruzada\(P_{xy}\)pelo método do periodograma médio de Welch. Os vetores x e y são divididos em segmentos de comprimento NFFT . Cada segmento é desatendido pela função detrend e janelado pela função window . noverlap dá o comprimento da sobreposição entre os segmentos. O produto das FFTs diretas de x e y são calculados em média sobre cada segmento para calcular\(P_{xy}\), com uma escala para corrigir a perda de energia devido ao janelamento.

Se len( x ) < NFFT ou len( y ) < NFFT , eles serão preenchidos com zeros para NFFT .

Parâmetros :

matrizes ou sequências x, y 1-D

Arrays ou sequências contendo os dados.

Fs flutuante, padrão: 2

A frequência de amostragem (amostras por unidade de tempo). É usado para calcular as frequências de Fourier, freqs , em ciclos por unidade de tempo.

janela chamável ou ndarray, padrão:window_hanning

Uma função ou um vetor de comprimento NFFT . Para criar vetores de janela, consulte window_hanning, window_none, numpy.blackman, numpy.hamming, numpy.bartlett, scipy.signal, scipy.signal.get_windowetc. Se uma função for passada como argumento, ela deve receber um segmento de dados como argumento e retornar a versão em janela do segmento.

lados {'padrão', 'onesided', 'twosided'}, opcional

De quais lados do espectro retornar. 'padrão' é unilateral para dados reais e bilateral para dados complexos. 'onesided' força o retorno de um espectro unilateral, enquanto 'twosided' força bilateral.

pad_to int, opcional

O número de pontos para os quais o segmento de dados é preenchido ao executar a FFT. Isso pode ser diferente do NFFT , que especifica o número de pontos de dados usados. Embora não aumente a resolução real do espectro (a distância mínima entre picos resolvíveis), isso pode dar mais pontos no gráfico, permitindo mais detalhes. Isso corresponde ao parâmetro nfft na chamada para . O padrão é None, que define pad_to igual a NFFT

NFFT int, padrão: 256

O número de pontos de dados usados ​​em cada bloco para a FFT. A potência 2 é mais eficiente. Isso NÃO deve ser usado para obter preenchimento zero, ou a escala do resultado ficará incorreta; use pad_to para isso.

detrend {'none', 'mean', 'linear'} ou callable, padrão: 'none'

A função aplicada a cada segmento antes do fft-ing, projetada para remover a média ou tendência linear. Ao contrário do MATLAB, onde o parâmetro de tendência é um vetor, no Matplotlib é uma função. O mlab módulo define detrend_none, detrend_meane detrend_linear, mas você também pode usar uma função personalizada. Você também pode usar uma string para escolher uma das funções: 'none' calls detrend_none. chamadas 'más' detrend_mean. chamadas 'lineares' detrend_linear.

scale_by_freq bool, padrão: True

Se os valores de densidade resultantes devem ser dimensionados pela frequência de escala, que fornece a densidade em unidades de 1/Hz. Isso permite a integração sobre os valores de frequência retornados. O padrão é True para compatibilidade com MATLAB.

noverlap int, padrão: 0 (sem sobreposição)

O número de pontos de sobreposição entre os segmentos.

Fc int, padrão: 0

A frequência central de x , que compensa as extensões x do gráfico para refletir a faixa de frequência usada quando um sinal é adquirido e, em seguida, filtrado e reduzido para a banda base.

return_line bool, padrão: Falso

Se deve incluir o objeto de linha plotado nos valores retornados.

Devoluções :

Matriz Pxy 1-D

Os valores para o espectro cruzado\(P_{xy}\)antes do escalonamento (valor complexo).

matriz 1-D de frequências

As frequências correspondentes aos elementos em Pxy .

linhaLine2D

A linha criada por esta função. Retornado apenas se return_line for True.

Outros Parâmetros :

objeto indexável de dados , opcional

Se fornecidos, os seguintes parâmetros também aceitam uma string s, que é interpretada como data[s](a menos que isso gere uma exceção):

x , y

** kwargs

Os argumentos de palavra-chave controlam as Line2Dpropriedades:

Propriedade	Descrição
agg_filter	uma função de filtro, que usa uma matriz flutuante (m, n, 3) e um valor de dpi e retorna uma matriz (m, n, 3) e dois deslocamentos do canto inferior esquerdo da imagem
alpha	escalar ou nenhum
animated	bool
antialiasedou aa	bool
clip_box	Bbox
clip_on	bool
clip_path	Patch ou (Caminho, Transformação) ou Nenhum
colorou c	cor
dash_capstyle	CapStyleou {'bunda', 'projetando', 'redondo'}
dash_joinstyle	JoinStyleou {'esquadria', 'redondo', 'chanfrado'}
dashes	sequência de flutuações (on/off ink em pontos) ou (None, None)
data	(2, N) array ou dois arrays 1D
drawstyleou ds	{'default', 'steps', 'steps-pre', 'steps-mid', 'steps-post'}, default: 'default'
figure	Figure
fillstyle	{'completo', 'esquerda', 'direita', 'inferior', 'superior', 'nenhum'}
gapcolor	cor ou nenhum
gid	str
in_layout	bool
label	objeto
linestyleou ls	{'-', '--', '-.', ':', '', (offset, on-off-seq), ...}
linewidthou lw	flutuador
marker	string de estilo de marcador, PathouMarkerStyle
markeredgecolorou mec	cor
markeredgewidthou miar	flutuador
markerfacecolorou mfc	cor
markerfacecoloraltou mfcalt	cor
markersizeou senhora	flutuador
markevery	None ou int ou (int, int) ou slice ou list[int] ou float ou (float, float) ou list[bool]
mouseover	bool
path_effects	AbstractPathEffect
picker	float ou callable[[Artist, Event], tuple[bool, dict]]
pickradius	desconhecido
rasterized	bool
sketch_params	(escala: flutuante, comprimento: flutuante, aleatoriedade: flutuante)
snap	bool ou nenhum
solid_capstyle	CapStyleou {'bunda', 'projetando', 'redondo'}
solid_joinstyle	JoinStyleou {'esquadria', 'redondo', 'chanfrado'}
transform	desconhecido
url	str
visible	bool
xdata	matriz 1D
ydata	matriz 1D
zorder	flutuador

Veja também

psd

é equivalente a configuração .y = x

Notas

Para plotagem, a potência é plotada como \(10 \log_{10}(P_{xy})\)para decibéis, embora\(P_{xy}\)em si é devolvido.

Referências

Bendat & Piersol -- Random Data: Analysis and Measurement Procedures, John Wiley & Sons (1986)

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Demonstração de CDS

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