Matplotlib 2.1 - axes.Axes.specgram

matplotlib.axes.Axes.specgram




matplotlib
Axes.specgram(x, NFFT=None, Fs=None, Fc=None, detrend=None, window=None, noverlap=None, cmap=None, xextent=None, pad_to=None, sides=None, scale_by_freq=None, mode=None, scale=None, vmin=None, vmax=None, *, data=None, **kwargs)

एक स्पेक्ट्रोग्राम प्लॉट करें।

कॉल हस्ताक्षर:

specgram(x, NFFT=256, Fs=2, Fc=0, detrend=mlab.detrend_none,
         window=mlab.window_hanning, noverlap=128,
         cmap=None, xextent=None, pad_to=None, sides='default',
         scale_by_freq=None, mode='default', scale='default',
         **kwargs)

एक्स में डेटा का एक स्पेक्ट्रोग्राम गणना और साजिश। डेटा एनएफएफटी लंबाई खंडों में विभाजित हैं और प्रत्येक खंड के स्पेक्ट्रम की गणना की जाती है। विंडोिंग फ़ंक्शन विंडो प्रत्येक सेगमेंट पर लागू होती है, और प्रत्येक सेगमेंट के ओवरलैप की मात्रा को नोवरलैप के साथ निर्दिष्ट किया जाता है । स्पेक्ट्रोग्राम को एक रंगरूप (इशशो का उपयोग करके) के रूप में प्लॉट किया जाता है।

पैरामीटर:

एक्स : 1-डी सरणी या अनुक्रम

डेटा युक्त एरे या अनुक्रम।

एफएस : स्केलर

नमूना आवृत्ति (नमूने प्रति समय इकाई)। यह प्रति अवधि इकाई चक्र में फूरियर आवृत्तियों, freqs की गणना करने के लिए प्रयोग किया जाता है। डिफ़ॉल्ट मान 2 है।

खिड़की : कॉल करने योग्य या ndarray

लंबाई या एनएफएफटी की एक वेक्टर। विंडो वैक्टर बनाने के लिए window_hanning() , window_none() , numpy.blackman() , numpy.hamming() , numpy.bartlett() , scipy.signal() , scipy.signal.get_window() , आदि देखें। डिफ़ॉल्ट है window_hanning() । यदि कोई फ़ंक्शन तर्क के रूप में पारित किया जाता है, तो उसे डेटा सेगमेंट को तर्क के रूप में लेना चाहिए और सेगमेंट के विंडो संस्करण को वापस करना होगा।

पक्ष : ['डिफ़ॉल्ट' | 'तरफा' | 'twosided']

स्पेक्ट्रम के किन पक्षों को वापस करने के लिए निर्दिष्ट करता है। डिफ़ॉल्ट डिफ़ॉल्ट व्यवहार देता है, जो वास्तविक डेटा के लिए एक तरफा और जटिल डेटा दोनों के लिए देता है। 'तरफा' एक तरफा स्पेक्ट्रम की वापसी को मजबूर करता है, जबकि 'घुमावदार' दो तरफा बलों को मजबूर करता है।

pad_to : पूर्णांक

एफएफटी निष्पादित करते समय डेटा सेगमेंट को पैड किए जाने वाले बिंदुओं की संख्या। यह एनएफएफटी से अलग हो सकता है, जो इस्तेमाल किए गए डेटा बिंदुओं की संख्या निर्दिष्ट करता है। स्पेक्ट्रम के वास्तविक संकल्प (संकल्पनीय चोटियों के बीच न्यूनतम दूरी) को बढ़ाने के दौरान, यह साजिश में अधिक अंक दे सकता है, और अधिक विस्तार के लिए अनुमति देता है। यह fft () को कॉल में n पैरामीटर से मेल खाता है। डिफ़ॉल्ट कोई नहीं है, जो पैड_ to को एनएफएफटी के बराबर सेट करता है

एनएफएफटी : पूर्णांक

प्रत्येक ब्लॉक में एफएफटी के लिए इस्तेमाल किए गए डेटा पॉइंट्स की संख्या। एक पावर 2 सबसे कुशल है। डिफ़ॉल्ट मान 256 है। इसका उपयोग शून्य पैडिंग प्राप्त करने के लिए नहीं किया जाना चाहिए, या परिणाम की स्केलिंग गलत होगी। इसके बजाय इसके लिए pad_to का प्रयोग करें।

detrend : {'डिफ़ॉल्ट', 'स्थिर', 'मतलब', 'रैखिक', 'कोई नहीं'} या कॉल करने योग्य

यह फ़ंक्शन एफएफटी-आईएनजी से पहले प्रत्येक सेगमेंट पर लागू होता है, जो माध्य या रैखिक प्रवृत्ति को हटाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। MATLAB में विपरीत, जहां detrend पैरामीटर एक वेक्टर है, matplotlib में यह एक समारोह है। detrend_none() मॉड्यूल detrend_none() , detrend_mean() , और detrend_linear() को परिभाषित करता है, लेकिन आप एक कस्टम फ़ंक्शन का भी उपयोग कर सकते हैं। आप कार्यों में से किसी एक को चुनने के लिए स्ट्रिंग का भी उपयोग कर सकते हैं। 'डिफ़ॉल्ट', 'निरंतर', और 'मतलब' कॉल detrend_mean() । 'रैखिक' कॉल detrend_linear() । 'none' कॉल detrend_none()

scale_by_freq : बूलियन, वैकल्पिक

निर्दिष्ट करता है कि परिणामस्वरूप घनत्व मान स्केलिंग आवृत्ति द्वारा स्केल किया जाना चाहिए, जो एचजे ^ -1 की इकाइयों में घनत्व देता है। यह लौटा आवृत्ति मूल्यों पर एकीकरण के लिए अनुमति देता है। MATLAB संगतता के लिए डिफ़ॉल्ट सही है।

मोड : ['डिफ़ॉल्ट' | 'पीएसडी' | 'परिमाण' | 'कोण' | 'अवस्था' ]

उपयोग करने के लिए किस प्रकार का स्पेक्ट्रम। डिफ़ॉल्ट 'पीएसडी' है, जो बिजली वर्णक्रमीय घनत्व लेता है। 'जटिल' जटिल मूल्यवान आवृत्ति स्पेक्ट्रम देता है। 'परिमाण' परिमाण स्पेक्ट्रम देता है। 'कोण' चरण स्पेक्ट्रम को बिना छेड़छाड़ के लौटाता है। 'चरण' चरण स्पेक्ट्रम को अनैपिंग के साथ देता है।

नोवरलैप : पूर्णांक

ब्लॉक के बीच ओवरलैप के अंक की संख्या। डिफ़ॉल्ट मान 128 है।

पैमाने : ['डिफ़ॉल्ट' | 'रैखिक' | 'डीबी']

कल्पना में मूल्यों की स्केलिंग। 'रैखिक' कोई स्केलिंग नहीं है। 'डीबी' डीबी पैमाने में मूल्य लौटाता है। जब मोड 'psd' होता है, तो यह डीबी पावर (10 * लॉग 10) होता है। अन्यथा यह डीबी आयाम (20 * लॉग 10) है। 'डिफ़ॉल्ट' 'डीबी' है यदि मोड 'psd' या 'परिमाण' और 'रैखिक' है अन्यथा। यदि मोड 'कोण' या 'चरण' है तो यह 'रैखिक' होना चाहिए।

एफसी : पूर्णांक

एक्स की केंद्र आवृत्ति (0 से डिफ़ॉल्ट), जो कि सिग्नल अधिग्रहित होने पर आवृत्ति रेंज को प्रतिबिंबित करने के लिए साजिश के एक्स एक्सेंट्स को ऑफ़सेट करती है और फिर फ़िल्टर और बेसबैंड पर फ़िल्टर की जाती है।

सेमीपैप:

एक matplotlib.colors.Colormap उदाहरण; यदि कोई नहीं , आरसी द्वारा निर्धारित डिफ़ॉल्ट का उपयोग करें

xextent : [कोई नहीं | (xmin, xmax)]

एक्स-अक्ष के साथ छवि सीमा। डिफ़ॉल्ट बिन के दाएं किनारे पर पहले बिन ( स्पेक्ट्रम कॉलम) और xmax की बाएं सीमा पर डिफ़ॉल्ट सेट xmin सेट करता है। ध्यान दें कि Noverlap> 0 के लिए डिब्बे की चौड़ाई खंडों की तुलना में छोटी है।

** kwargs:

अतिरिक्त kwargs imshow पर पारित कर रहे हैं जो specgram छवि बनाता है

यह दिखाता है:

स्पेक्ट्रम : 2-डी सरणी

कॉलम लगातार खंडों की अवधि चक्र हैं।

freqs : 1-डी सरणी

स्पेक्ट्रम में पंक्तियों के अनुरूप आवृत्तियों।

टी : 1-डी सरणी

खंडों के मध्य बिंदुओं (यानी, स्पेक्ट्रम में कॉलम) से संबंधित समय।

आईएम : क्लास AxesImage का उदाहरण

इमेशो द्वारा बनाई गई छवि स्पेक्ट्रोग्राम युक्त है

यह भी देखें

psd()
psd() डिफ़ॉल्ट ओवरलैप में अलग है; सेगमेंट अवधि के माध्य को वापस करने में; वापस लौटने में नहीं; और colormap के बजाय एक लाइन साजिश पैदा करने में।
magnitude_spectrum()
एक एकल स्पेक्ट्रम, जब एकल 'सेगमेंट' होता है तो एक सेगमेंट होने के समान होता है । एक colormap के बजाय एक लाइन प्लॉट करता है।
angle_spectrum()
एक एकल स्पेक्ट्रम, जब एकल कोण होता है तो मोड 'कोण' होता है। एक colormap के बजाय एक लाइन प्लॉट करता है।
phase_spectrum()
एक एकल स्पेक्ट्रम, जब एकल चरण होता है तो मोड 'चरण' होता है। एक colormap के बजाय एक लाइन प्लॉट करता है।
उपरोक्त वर्णित तर्कों के अलावा, यह फ़ंक्शन डेटा कीवर्ड तर्क ले सकता है। यदि ऐसा डेटा तर्क दिया गया है, तो निम्न तर्कों को डेटा [<arg>] द्वारा प्रतिस्थापित किया गया है: * निम्नलिखित नामों के साथ सभी तर्क: 'x'।

टिप्पणियाँ

detrend और scale_by_freq केवल तब लागू होता है जब मोड 'psd' पर सेट होता है