Matplotlib 3.0 - axes.Axes.csd
matplotlib.axes.Axes.csd

matplotlib.axes.Axes.csd
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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)
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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
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डेटा युक्त सारणियां या अनुक्रम।
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Fs : scalar
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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।
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window : callable or ndarray
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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'}
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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।
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pad_to : int
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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
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NFFT : int
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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।
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detrend : {'default', 'constant', 'mean', 'linear', 'none'} or callable
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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
मॉड्यूलdetrend_none()
,detrend_mean()
, औरdetrend_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' कॉलdetrend_mean()
। 'रैखिक' कॉलdetrend_linear()
। 'कोई नहीं' कॉलdetrend_none()
। -
scale_by_freq : bool, optional
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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।
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noverlap : int
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सेगमेंट के बीच ओवरलैप के अंकों की संख्या। डिफ़ॉल्ट मान 0 (कोई ओवरलैप नहीं) है।
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Fc : int
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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।
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return_line : bool
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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
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स्केलिंग (जटिल मूल्यवान) से पहले क्रॉस स्पेक्ट्रम
P_{xy}
लिए मान। -
freqs : 1-D array
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Pxy में तत्वों के अनुरूप आवृत्तियाँ।
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line : a Line2D instance
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इस फ़ंक्शन द्वारा बनाई गई रेखा। यदि रिटर्न_लाइन सत्य है तो ही लौटाया जाता है।
अन्य पैरामीटर: - ** kwargs:
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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
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। -