matplotlib.pyplot.cohere

matplotlib.pyplot.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, hold=None, data=None, **kwargs) [source]

Постройте когерентность между x и y.

Постройте когерентность между x и y. Когерентность — это нормированная кросс-спектральная плотность:

Параметры:

Fs : scalar Частота дискретизации (образцы в единицу времени). Используется для расчета частот Фурье, freqs, в циклах на единицу времени. Значение 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. Значение по умолчанию — window_hanning(). Если в качестве аргумента передана функция, она должна принять фрагмент данных в качестве аргумента и вернуть фрагмент, оконенный с помощью этой функции. sides : [ 'default' | 'onesided' | 'twosided' ] Определяет, какие стороны спектра вернуть. По умолчанию используется поведение по умолчанию, которое возвращает односторонний спектр для вещественных данных и двусторонний для комплексных. 'onesided' заставляет возвращать односторонний спектр, а 'twosided' — двусторонний. pad_to : integer Число точек, на которое фрагмент данных дополняется нулями при выполнении БПФ. Это может отличаться от NFFT, который определяет количество точек данных, используемых. Хотя это не увеличивает фактическое разрешение спектра (минимальное расстояние между разрешимыми пиками), это может дать больше точек на графике, что позволит получить больше деталей. Это соответствует параметру n в вызове fft(). По умолчанию равно None, что устанавливает pad_to равным NFFT NFFT : integer Число точек данных, используемых в каждом блоке для БПФ. Степень двойки обеспечивает наибольшую эффективность. Значение по умолчанию равно 256. Это НЕЛЬЗЯ использовать для получения нулевого заполнения, в противном случае масштабирование результата будет неправильным. Для этого используйте pad_to. detrend : {'default', 'constant', 'mean', 'linear', 'none'} or callable Функция, применяемая к каждому сегменту перед выполнением БПФ, предназначенная для удаления среднего значения или линейной тенденции. В отличие от MATLAB, где параметр detrend является вектором, в matplotlib он является функцией. Модуль pylab определяет detrend_none(), detrend_mean(), и detrend_linear(), но вы также можете использовать пользовательскую функцию. Вы также можете использовать строку, чтобы выбрать одну из функций. 'default', 'constant', и 'mean' вызывают detrend_mean(). 'linear' вызывает detrend_linear(). 'none' вызывает detrend_none(). scale_by_freq : boolean, optional Указывает, нужно ли масштабировать значения плотности с помощью масштабирующей частоты, что дает плотность в единицах Hz^-1. Это позволяет интегрировать по возвращенным значениям частоты. По умолчанию True для совместимости с MATLAB. noverlap : integer Число совпадающих точек между блоками. Значение по умолчанию — 0 (нет перекрытия). Fc : integer Центральная частота x (по умолчанию 0), которая смещает области значений x графика, чтобы отразить диапазон частот, используемых при получении сигнала, 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 чисел с плавающей точкой (m, n, 3) и значение dpi и возвращает массив чисел с плавающей точкой (m, n, 3) alpha вещественное число (от 0.0 — прозрачный до 1.0 — непрозрачный) animated логическое значение antialiased или aa логическое значение clip_box экземпляр Bbox clip_on логическое значение clip_path [(Path, Transform) | Patch | None] color или c любой цвет matplotlib contains вызываемая функция dash_capstyle ['butt' | 'round' | 'projecting'] dash_joinstyle ['miter' | 'round' | 'bevel'] dashes последовательность включения/выключения чернил в пунктах drawstyle ['default' | 'steps' | 'steps-pre' | 'steps-mid' | 'steps-post'] figure экземпляр Figure fillstyle ['full' | 'left' | 'right' | 'bottom' | 'top' | 'none'] gid строка-идентификатор label объект linestyle или ls ['solid' | 'dashed', 'dashdot', 'dotted' | (смещение, последовательность выкл./вкл. тире) | '-' | '--' | '-.' | ':' | '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 | пара из двух целых чисел | срез | список/массив целых чисел | вещественное число | пара из двух вещественных чисел] path_effects AbstractPathEffect picker расстояние в пунктах или вызываемая функция для выбора fn(artist, event) pickradius расстояние в пунктах rasterized логическое значение или None sketch_params (масштаб: вещественное число, длина: вещественное число, случайность: вещественное число) snap логическое значение или None solid_capstyle ['butt' | 'round' | 'projecting'] solid_joinstyle ['miter' | 'round' | 'bevel'] transform экземпляр matplotlib.transforms.Transform url строка url visible логическое значение xdata одномерный массив ydata одномерный массив zorder вещественное число

Ссылки

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

Примечание

Помимо описанных выше аргументов, эта функция может принимать ключевой аргумент data. Если такой аргумент data задан, следующие аргументы заменяются на data[<arg>]:

• Все аргументы с именами: 'x', 'y'.