Matplotlib 3.0 - axes.Axes.specgram

matplotlib.axes.Axes.specgram




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matplotlib.axes.Axes.specgram

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) [source]

एक स्पेक्ट्रोग्राम का 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)

गणना करें और x में डेटा के एक स्पेक्ट्रोग्राम की साजिश रचें। डेटा को NFFT लंबाई खंडों में विभाजित किया जाता है और प्रत्येक खंड के स्पेक्ट्रम की गणना की जाती है। विंडोिंग फ़ंक्शन विंडो को प्रत्येक सेगमेंट पर लागू किया जाता है, और प्रत्येक सेगमेंट के ओवरलैप की राशि को noverlap के साथ निर्दिष्ट किया जाता है । स्पेक्ट्रोग्राम को एक colormap (imshow का उपयोग करके) के रूप में प्लॉट किया जाता है।

पैरामीटर:
x : 1-D array or sequence

डेटा युक्त सरणी 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।

mode : {'default', 'psd', 'magnitude', 'angle', 'phase'}

किस तरह का स्पेक्ट्रम इस्तेमाल करना है। डिफ़ॉल्ट 'psd' है, जो पावर स्पेक्ट्रल घनत्व लेता है। 'जटिल' जटिल-मूल्यवान आवृत्ति स्पेक्ट्रम देता है। 'परिमाण' परिमाण स्पेक्ट्रम को लौटाता है। 'एंगल' बिना फेज के स्पेक्ट्रम को वापस कर देता है। 'चरण' चरण वर्णक्रम को अलिखित रूप से देता है।

noverlap : int

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

scale : {'default', 'linear', 'dB'}

युक्ति में मानों की स्केलिंग। 'रैखिक' कोई स्केलिंग नहीं है। 'dB' dB स्केल में मान देता है। जब मोड 'psd' होता है, तो यह dB पावर (10 * log10) होता है। अन्यथा यह डीबी आयाम (20 * log10) है। 'डिफ़ॉल्ट' 'dB' है यदि मोड 'psd' या 'परिमाण' और 'रैखिक' है अन्यथा। यदि मोड 'कोण' या 'चरण' है तो यह 'रैखिक' होना चाहिए।

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।

सीमैप:

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

xextent : None or (xmin, xmax)

एक्स-अक्ष के साथ छवि सीमा। डिफ़ॉल्ट पहले बिन की बाईं सीमा ( स्पेक्ट्रम स्तंभ) के लिए xmin और अंतिम बिन की दाईं सीमा के लिए xmax सेट करता है। ध्यान दें कि noverlap के लिए> डिब्बे की चौड़ाई उन खंडों की तुलना में छोटी है।

** kwargs:

अतिरिक्त kwargs पास करने के लिए पारित कर दिया जाता है जो कल्पना की छवि बनाता है।

यह दिखाता है:
spectrum : 2-D array

स्तंभ क्रमिक खंडों के आवर्त हैं।

freqs : 1-D array

स्पेक्ट्रम में पंक्तियों के अनुरूप आवृत्तियों।

t : 1-D array

सेगमेंट के मिडपॉइंट के बराबर समय (यानी, स्पेक्ट्रम में कॉलम)।

im : instance of class AxesImage

छवि जो स्पेक्ट्रोग्राम युक्त imshow द्वारा बनाई गई है

यह भी देखें

psd()
psd() डिफ़ॉल्ट ओवरलैप में भिन्न होता है; सेगमेंट पीरियड्स के अर्थ को वापस करने में; बार न लौटने में; और कॉलोर्मैप के बजाय एक लाइन प्लॉट बनाने में।
magnitude_spectrum()
एक एकल स्पेक्ट्रम, एकल खंड के समान है जब मोड 'परिमाण' है। कॉलोर्मैप के बजाय एक लाइन प्लॉट करता है।
angle_spectrum()
एक एकल स्पेक्ट्रम, एकल खंड के समान है जब मोड 'कोण' है। कॉलोर्मैप के बजाय एक लाइन प्लॉट करता है।
phase_spectrum()
एकल स्पेक्ट्रम, एकल खंड के समान है जब मोड 'चरण' है। कॉलोर्मैप के बजाय एक लाइन प्लॉट करता है।

टिप्पणियाँ

जब पैरामीटर 'psd' में सेट हो जाता है तो पैरामीटर डिरेल हो जाते हैं और scale_by_freq लागू होते हैं।

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'।

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

matplotlib.axes.Axes.specgram का उपयोग करने वाले उदाहरण