Matplotlib 3.0 - axes.Axes.csd

matplotlib.axes.Axes.csd




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matplotlib.axes.Axes.csd

Axes.csd(x, y, NFFT=None, Fs=None, Fc=None, detrend=None, window=None, noverlap=None, pad_to=None, sides=None, scale_by_freq=None, return_line=None, *, data=None, **kwargs) [source]

क्रॉस-स्पेक्ट्रल घनत्व प्लॉट करें।

कॉल हस्ताक्षर:

csd(x, y, NFFT=256, Fs=2, Fc=0, detrend=mlab.detrend_none,
    window=mlab.window_hanning, noverlap=0, pad_to=None,
    sides='default', scale_by_freq=None, return_line=None, **kwargs)

क्रॉस वर्णक्रमीय घनत्व वेल्च की औसत आवधिक विधि द्वारा। वैक्टर x और y को NFFT लंबाई खंडों में विभाजित किया गया है। प्रत्येक सेगमेंट को फंक्शन डिटरेंड द्वारा डिस्ट्रिब्यूट किया जाता है और फंक्शन विंडो द्वारा विंडो किया जाता है noverlap सेगमेंट के बीच ओवरलैप की लंबाई देता है। प्रत्येक खंड पर गणना करने के लिए x और y के प्रत्यक्ष FFT के उत्पाद का औसत होता है खिड़की के कारण बिजली की हानि के लिए सही करने के लिए एक स्केलिंग के साथ।

यदि len ( x ) < NFFT या len ( y ) < NFFT , तो वे NFFT में शून्य पैडेड होंगे

पैरामीटर:
x, y : 1-D arrays or sequences

डेटा युक्त सारणियां या अनुक्रम।

Fs : scalar

नमूना आवृत्ति (समय इकाई प्रति नमूने)। इसका उपयोग फूरियर आवृत्तियों, फ्रीकों की गणना करने के लिए किया जाता है, प्रति समय चक्र में चक्रों में। डिफ़ॉल्ट मान 2 है।

window : callable or ndarray

एक फ़ंक्शन या लंबाई का एक वेक्टर NFFT । विंडो वैक्टर बनाने के लिए window_hanning() , window_none() , numpy.blackman() , numpy.hamming() , numpy.bartlett() , scipy.signal() , scipy.signal.get_window() , आदि देखें। window_hanning() । यदि किसी फ़ंक्शन को तर्क के रूप में पास किया जाता है, तो उसे एक तर्क के रूप में एक डेटा खंड लेना चाहिए और खंड के विंडो संस्करण को वापस करना चाहिए।

sides : {'default', 'onesided', 'twosided'}

निर्दिष्ट करता है कि स्पेक्ट्रम के किन पक्षों को वापस लौटना है। डिफ़ॉल्ट डिफ़ॉल्ट व्यवहार देता है, जो वास्तविक डेटा के लिए एकतरफा और जटिल डेटा के लिए दोनों देता है। 'दलित' एकतरफा स्पेक्ट्रम की वापसी के लिए मजबूर करता है, जबकि 'दोतरफा' दो तरफा हो जाता है।

pad_to : int

FFT प्रदर्शन करते समय डेटा सेगमेंट को पॉइंट्स की संख्या। यह एनएफएफटी से अलग हो सकता है, जो उपयोग किए जाने वाले डेटा बिंदुओं की संख्या को निर्दिष्ट करता है। स्पेक्ट्रम के वास्तविक रिज़ॉल्यूशन (रिज़ोल्वेबल चोटियों के बीच न्यूनतम दूरी) को नहीं बढ़ाते हुए, यह प्लॉट में अधिक अंक दे सकता है, और अधिक विवरण के लिए अनुमति देता है। यह fft () में कॉल में n पैरामीटर से मेल खाती है। डिफ़ॉल्ट कोई भी नहीं है, जो NFFT के बराबर पैड_टो सेट करता है

NFFT : int

एफएफटी के लिए प्रत्येक ब्लॉक में उपयोग किए जाने वाले डेटा बिंदुओं की संख्या। एक शक्ति 2 सबसे कुशल है। डिफ़ॉल्ट मान 256 है। इसका उपयोग शून्य गद्दी प्राप्त करने के लिए नहीं किया जाना चाहिए, या परिणाम का स्केलिंग गलत होगा। इसके बजाय pad_to का उपयोग करें।

detrend : {'default', 'constant', 'mean', 'linear', 'none'} or callable

फंक्शन-आईएनजी से पहले प्रत्येक सेगमेंट पर लागू होता है, जिसे माध्य या रैखिक प्रवृत्ति को हटाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। MATLAB के विपरीत, जहां डिटरेंड पैरामीटर एक वेक्टर है, matplotlib में यह एक फ़ंक्शन है। mlab मॉड्यूल detrend_none() , detrend_mean() , और detrend_linear() को परिभाषित करता है, लेकिन आप एक कस्टम फ़ंक्शन का भी उपयोग कर सकते हैं। किसी एक फ़ंक्शन को चुनने के लिए आप एक स्ट्रिंग का भी उपयोग कर सकते हैं। 'डिफ़ॉल्ट', 'स्थिर', और 'माध्य' कॉल detrend_mean() । 'रैखिक' कॉल detrend_linear() । 'कोई नहीं' कॉल detrend_none()

scale_by_freq : bool, optional

निर्दिष्ट करता है कि परिणामी घनत्व मान स्केलिंग आवृत्ति द्वारा बढ़ाया जाना चाहिए, जो कि Hz ^ -1 की इकाइयों में घनत्व देता है। यह लौटे आवृत्ति मूल्यों पर एकीकरण की अनुमति देता है। MATLAB संगतता के लिए डिफ़ॉल्ट सही है।

noverlap : int

सेगमेंट के बीच ओवरलैप के अंकों की संख्या। डिफ़ॉल्ट मान 0 (कोई ओवरलैप नहीं) है।

Fc : int

X की केंद्र आवृत्ति (डिफॉल्ट्स 0), जो सिग्नल प्राप्त होने पर उपयोग की जाने वाली फ़्रीक्वेंसी रेंज को दर्शाने के लिए प्लॉट के एक्स एक्सट्रेट्स को बंद कर देता है और फिर बेसबैंड को फ़िल्टर और डाउनसम किया जाता है।

return_line : bool

दिए गए मानों में प्लॉट किए गए लाइन ऑब्जेक्ट को शामिल करना है या नहीं। डिफ़ॉल्ट गलत है।

यह दिखाता है:
Pxy : 1-D array

स्केलिंग (जटिल मूल्यवान) से पहले क्रॉस स्पेक्ट्रम P_{xy} लिए मान।

freqs : 1-D array

Pxy में तत्वों के अनुरूप आवृत्तियाँ।

line : a Line2D instance

इस फ़ंक्शन द्वारा बनाई गई रेखा। यदि रिटर्न_लाइन सत्य है तो ही लौटाया जाता है।

अन्य पैरामीटर:
** kwargs:

कीवर्ड तर्क Line2D गुणों को नियंत्रित करते हैं:

संपत्ति विवरण
agg_filter एक फिल्टर फ़ंक्शन, जो एक (एम, एन, 3) फ्लोट ऐरे और एक डीपीआई मूल्य लेता है, और एक (एम, एन, 3) एरे लौटाता है।
alpha नाव
animated bool
antialiased bool
clip_box Bbox
clip_on bool
clip_path [( Path , Transform ) | Patch | कोई नहीं]
color रंग
contains प्रतिदेय
dash_capstyle {'बट', 'राउंड', 'प्रोजेक्टिंग'}
dash_joinstyle {'मैंटर', 'राउंड', 'बेवल'}
dashes फ़्लोट्स का क्रम (अंक में स्याही बंद) या (कोई नहीं, कोई नहीं)
drawstyle {'डिफ़ॉल्ट', 'चरण', 'चरण-पूर्व', 'चरण-मध्य', 'चरण-पद'}
figure Figure
fillstyle {'पूर्ण', 'बाएं', 'दाएं', 'नीचे', 'शीर्ष', 'कोई नहीं'}
gid str
in_layout bool
label वस्तु
linestyle {'-', '-', '-', ':', '', (ऑफसेट, ऑन-ऑफ-सीक), ...}
linewidth नाव
marker अनजान
markeredgecolor रंग
markeredgewidth नाव
markerfacecolor रंग
markerfacecoloralt रंग
markersize नाव
markevery अनजान
path_effects AbstractPathEffect
picker फ्लोट या कॉल करने योग्य [[कलाकार, घटना], टपल [बूल, तानाशाह]]
pickradius नाव
rasterized बूल या कोई नहीं
sketch_params (पैमाना: फ्लोट, लंबाई: फ्लोट, यादृच्छिकता: फ्लोट)
snap बूल या कोई नहीं
solid_capstyle {'बट', 'राउंड', 'प्रोजेक्टिंग'}
solid_joinstyle {'मैंटर', 'राउंड', 'बेवल'}
transform matplotlib.transforms.Transform
url str
visible bool
xdata 1D सरणी
ydata 1D सरणी
zorder नाव

यह भी देखें

psd()
psd() y = x को सेट करने के बराबर है।

टिप्पणियाँ

साजिश रचने के लिए, शक्ति के रूप में प्लॉट किया जाता है डेसिबल के लिए, हालांकि P_{xy} स्वयं ही वापस आ गया है।

संदर्भ

बेंडैट एंड पियर्सोल - रैंडम डेटा: विश्लेषण और मापन प्रक्रियाएं, जॉन विले एंड संस (1986)

ध्यान दें

ऊपर वर्णित तर्कों के अलावा, यह फ़ंक्शन डेटा कीवर्ड तर्क ले सकता है। यदि ऐसा कोई डेटा तर्क दिया जाता है, तो निम्न तर्क डेटा द्वारा प्रतिस्थापित किए जाते हैं [<arg>] :

  • निम्नलिखित नामों के साथ सभी तर्क: 'x', 'y'।

डेटा के रूप में पारित वस्तुओं को आइटम एक्सेस ( data[<arg>] ) और सदस्यता परीक्षण ( <arg> in data ) का समर्थन करना चाहिए।