Python+matplotlib实现计算两个信号的交叉谱密度实例
发布时间:2020-12-17 07:33:56 所属栏目:Python 来源:网络整理
导读:计算两个信号的交叉谱密度 结果展示: 完整代码: import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfig,(ax1,ax2) = plt.subplots(2,1)# make a little extra space between the subplotsfig.subplots_adjust(hspace=0.5)dt = 0.01t = np.arange(0,30,dt)
计算两个信号的交叉谱密度 结果展示: 完整代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig,(ax1,ax2) = plt.subplots(2,1) # make a little extra space between the subplots fig.subplots_adjust(hspace=0.5) dt = 0.01 t = np.arange(0,30,dt) # Fixing random state for reproducibility np.random.seed(19680801) nse1 = np.random.randn(len(t)) # white noise 1 nse2 = np.random.randn(len(t)) # white noise 2 r = np.exp(-t / 0.05) cnse1 = np.convolve(nse1,r,mode='same') * dt # colored noise 1 cnse2 = np.convolve(nse2,mode='same') * dt # colored noise 2 # two signals with a coherent part and a random part s1 = 0.01 * np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + cnse1 s2 = 0.01 * np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + cnse2 ax1.plot(t,s1,t,s2) ax1.set_xlim(0,5) ax1.set_xlabel('time') ax1.set_ylabel('s1 and s2') ax1.grid(True) cxy,f = ax2.csd(s1,s2,256,1. / dt) ax2.set_ylabel('CSD (db)') plt.show() 总结 以上就是本文关于Python+matplotlib实现计算两个信号的交叉谱密度实例的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题,如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持! (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |