matplotlib.axes.Axes.cohere

Axes.cohere(x, y, NFFT=256, Fs=2, Fc=0, detrend=<function detrend_none>, window=<function window_hanning>, noverlap=0, pad_to=None, sides='default', scale_by_freq=None, *, data=None, **kwargs) [source]

Построение когерентности между x и y.

Построение когерентности между x и y. Когерентность — это нормированная кросс-спектральная плотность:

Параметры:

Параметры:	`Fs : scalar` Частота дискретизации (образцов в единицу времени). Используется для вычисления частот Фурье, freqs, в циклах на единицу времени. По умолчанию 2. `window : callable or ndarray` Функция или вектор длиной NFFT. Для создания векторов окон см. `window_hanning()`, `window_none()`, `numpy.blackman()`, `numpy.hamming()`, `numpy.bartlett()`, `scipy.signal()`, `scipy.signal.get_window()` и т. д. По умолчанию `window_hanning()`. Если в качестве аргумента передана функция, она должна принять сегмент данных в качестве аргумента и вернуть оконную версию сегмента. `sides : [ 'default' \| 'onesided' \| 'twosided' ]` Определяет, какие стороны спектра возвращать. По умолчанию используется стандартное поведение: односторонняя для вещественных данных и двусторонняя для комплексных. 'onesided' — односторонняя, 'twosided' — двусторонняя. `pad_to : integer` Количество точек, на которые дополняется сегмент данных при выполнении БПФ. Может отличаться от NFFT, которое задаёт количество точек данных. Не увеличивает фактическое разрешение спектра (минимальное расстояние между разрешаемыми пиками), но может дать больше точек на графике, что позволит получить больше деталей. Соответствует параметру n в вызове fft(). По умолчанию None, что устанавливает pad_to равным NFFT. `NFFT : integer` Количество точек данных, используемых в каждом блоке для БПФ. Степень двойки наиболее эффективна. По умолчанию 256. Не следует использовать для получения нулевого заполнения, так как это повлияет на масштабирование результата. Используйте pad_to для этого. `detrend : {'default', 'constant', 'mean', 'linear', 'none'} or callable` Функция, применяемая к каждому сегменту перед БПФ, предназначенная для удаления среднего значения или линейной тенденции. В отличие от MATLAB, где параметр detrend — вектор, в matplotlib — функция. Модуль `pylab` определяет `detrend_none()`, `detrend_mean()`, и `detrend_linear()`, но вы также можете использовать пользовательскую функцию. Также можно использовать строку для выбора одной из функций. 'default', 'constant', и 'mean' вызывают `detrend_mean()`. 'linear' вызывает `detrend_linear()`. 'none' вызывает `detrend_none()`. `scale_by_freq : boolean, optional` Определяет, должны ли значения плотности масштабироваться с частотой масштабирования, что даёт плотность в единицах Hz^-1. Это позволяет интегрировать по возвращённым частотам. По умолчанию True для совместимости с MATLAB. `noverlap : integer` Количество перекрывающихся точек между блоками. По умолчанию 0 (без перекрытия). `Fc : integer` Центральная частота x (по умолчанию 0), которая смещает пределы оси x графика, чтобы отразить диапазон частот, используемый при получении сигнала, а затем его фильтрации и дискретизации до базовой полосы.
Возвращает:	*Возвращаемое значение — кортеж (Cxy, f), где f* — частоты вектора когерентности. kwargs применяются к линиям.**

Fs : scalar: Частота дискретизации (образцов в единицу времени). Используется для вычисления частот Фурье, freqs, в циклах на единицу времени. По умолчанию 2.
window : callable or ndarray: Функция или вектор длиной NFFT. Для создания векторов окон см. window_hanning(), window_none(), numpy.blackman(), numpy.hamming(), numpy.bartlett(), scipy.signal(), scipy.signal.get_window() и т. д. По умолчанию window_hanning(). Если в качестве аргумента передана функция, она должна принять сегмент данных в качестве аргумента и вернуть оконную версию сегмента.
sides : [ 'default' | 'onesided' | 'twosided' ]: Определяет, какие стороны спектра возвращать. По умолчанию используется стандартное поведение: односторонняя для вещественных данных и двусторонняя для комплексных. 'onesided' — односторонняя, 'twosided' — двусторонняя.
pad_to : integer: Количество точек, на которые дополняется сегмент данных при выполнении БПФ. Может отличаться от NFFT, которое задаёт количество точек данных. Не увеличивает фактическое разрешение спектра (минимальное расстояние между разрешаемыми пиками), но может дать больше точек на графике, что позволит получить больше деталей. Соответствует параметру n в вызове fft(). По умолчанию None, что устанавливает pad_to равным NFFT.
NFFT : integer: Количество точек данных, используемых в каждом блоке для БПФ. Степень двойки наиболее эффективна. По умолчанию 256. Не следует использовать для получения нулевого заполнения, так как это повлияет на масштабирование результата. Используйте pad_to для этого.
detrend : {'default', 'constant', 'mean', 'linear', 'none'} or callable: Функция, применяемая к каждому сегменту перед БПФ, предназначенная для удаления среднего значения или линейной тенденции. В отличие от MATLAB, где параметр detrend — вектор, в matplotlib — функция. Модуль pylab определяет detrend_none(), detrend_mean(), и detrend_linear(), но вы также можете использовать пользовательскую функцию. Также можно использовать строку для выбора одной из функций. 'default', 'constant', и 'mean' вызывают detrend_mean(). 'linear' вызывает detrend_linear(). 'none' вызывает detrend_none().
scale_by_freq : boolean, optional: Определяет, должны ли значения плотности масштабироваться с частотой масштабирования, что даёт плотность в единицах Hz^-1. Это позволяет интегрировать по возвращённым частотам. По умолчанию True для совместимости с MATLAB.
noverlap : integer: Количество перекрывающихся точек между блоками. По умолчанию 0 (без перекрытия).
Fc : integer: Центральная частота x (по умолчанию 0), которая смещает пределы оси x графика, чтобы отразить диапазон частот, используемый при получении сигнала, а затем его фильтрации и дискретизации до базовой полосы.

Возвращает:

Возвращаемое значение — кортеж (*Cxy*, *f*), где *f* — частоты вектора когерентности.
kwargs применяются к линиям.

Другие параметры:

**kwargs :

Ключевые аргументы управляют свойствами Line2D:

Свойство	Описание
`agg_filter`	функция фильтра, которая принимает массив float (m, n, 3) и значение dpi и возвращает массив (m, n, 3)
`alpha`	вещественное число (от 0.0 — прозрачный до 1.0 — непрозрачный)
`animated`	булево значение
`antialiased` или aa	булево значение
`clip_box`	экземпляр `Bbox`
`clip_on`	булево значение
`clip_path`	[(`Path`, `Transform`) \| `Patch` \| None]
`color` или c	любой цвет matplotlib
`contains`	функция вызова
`dash_capstyle`	['butt' \| 'round' \| 'projecting']
`dash_joinstyle`	['miter' \| 'round' \| 'bevel']
`dashes`	последовательность включения/выключения чернил в точках
`drawstyle`	['default' \| 'steps' \| 'steps-pre' \| 'steps-mid' \| 'steps-post']
`figure`	экземпляр `Figure`
`fillstyle`	['full' \| 'left' \| 'right' \| 'bottom' \| 'top' \| 'none']
`gid`	строка идентификатора
`label`	объект
`linestyle` или ls	['solid' \| 'dashed', 'dashdot', 'dotted' \| (смещение, последовательность включения/выключения) \| `'-'` \| `'--'` \| `'-.'` \| `':'` \| `'None'` \| `' '` \| `''`]
`linewidth` или lw	вещественное значение в пунктах
`marker`	`A valid marker style`
`markeredgecolor` или mec	любой цвет matplotlib
`markeredgewidth` или mew	вещественное значение в пунктах
`markerfacecolor` или mfc	любой цвет matplotlib
`markerfacecoloralt` или mfcalt	любой цвет matplotlib
`markersize` или ms	вещественное число
`markevery`	[None \| целое число \| кортеж длины 2 из целых чисел \| срез \| список/массив целых чисел \| вещественное число \| кортеж длины 2 из вещественных чисел]
`path_effects`	`AbstractPathEffect`
`picker`	расстояние в пунктах или вызываемая функция выбора `fn(artist, event)`
`pickradius`	расстояние в пунктах
`rasterized`	булево значение или None
`sketch_params`	(масштаб: вещественное число, длина: вещественное число, случайность: вещественное число)
`snap`	булево значение или None
`solid_capstyle`	['butt' \| 'round' \| 'projecting']
`solid_joinstyle`	['miter' \| 'round' \| 'bevel']
`transform`	экземпляр `matplotlib.transforms.Transform`
`url`	строка url
`visible`	булево значение
`xdata`	одномерный массив
`ydata`	одномерный массив
`zorder`	вещественное число

Ссылки

Bendat & Piersol — Случайные данные: методы анализа и измерения, John Wiley & Sons (1986)

Примечание

В дополнение к вышеописанным аргументам, эта функция может принимать ключевой аргумент data. Если такой аргумент data задан, следующие аргументы заменяются на data[<arg>]:

Все аргументы со следующими именами: 'x', 'y'.