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, *, data=None, **kwargs) [source]

Постройте когерентность между x и y.

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

Параметры:

Fs : scalar Частота дискретизации (образцы в единицу времени). Используется для вычисления частот Фурье, freqs, в циклах за единицу времени. Значение по умолчанию — 2. window : callable or ndarray Функция или вектор длиной NFFT. Для создания векторов окна 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 принимать фрагмент данных в качестве аргумента и возвращать оконную версию фрагмента. sides : {'default', 'onesided', 'twosided'} Указывает, какие стороны спектра возвращать. Значение по умолчанию обеспечивает стандартное поведение: возвращает односторонний спектр для вещественных данных и двусторонний для комплексных данных. 'onesided' принудительно возвращает односторонний спектр, 'twosided' — двусторонний. pad_to : int Количество точек, до которого фрагмент данных дополняется при выполнении FFT. Это может отличаться от NFFT, которое 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(). Значение по умолчанию — None, что устанавливает pad_to равным NFFT NFFT : int Количество точек данных, используемых в каждом блоке для FFT. Число, являющееся степенью 2, наиболее эффективно. Значение по умолчанию — 256. Это НЕ следует использовать для получения нулевого заполнения, так как в противном случае масштабирование результата будет неверным. Используйте pad_to для этого вместо этого. detrend : {'default', 'constant', 'mean', 'linear', 'none'} or callable Функция, применяемая к каждому фрагменту перед fft, предназначенная для удаления среднего значения или линейной тенденции. В отличие от MATLAB, где параметр detrend — это вектор, в matplotlib это функция. Модуль mlab 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 : bool, optional Указывает, следует ли масштабировать значения плотности, полученные в результате, с учетом частоты масштабирования, что дает плотность в единицах Hz^-1. Это позволяет интегрировать по возвращаемым значениям частоты. По умолчанию значение True для совместимости с MATLAB. noverlap : int Количество перекрывающихся точек между блоками. Значение по умолчанию — 0 (без перекрытия). Fc : int Центральная частота x (по умолчанию 0), которая смещает x-диапазоны графика, чтобы отразить диапазон частот, используемый при получении сигнала, а затем его фильтрации и дискретизации до базовой полосы.

Возвращает:

Cxy : 1-D array Вектор когерентности. freqs : 1-D array Частоты для элементов в Cxy.

Другие параметры:

**kwargs : Ключевые аргументы управляют свойствами Line2D: Свойство Описание agg_filter функция фильтра, принимающая массив чисел с плавающей запятой (m, n, 3) и значение dpi, и возвращающая массив чисел с плавающей запятой (m, n, 3) alpha число с плавающей запятой animated логическое значение antialiased логическое значение clip_box Bbox clip_on логическое значение clip_path [(Path, Transform) | Patch | None] color цвет contains вызываемый объект dash_capstyle {'butt', 'round', 'projecting'} dash_joinstyle {'miter', 'round', 'bevel'} dashes последовательность чисел с плавающей запятой (чернила включено/выключено в точках) или (None, None) drawstyle {'default', 'steps', 'steps-pre', 'steps-mid', 'steps-post'} figure Figure fillstyle {'full', 'left', 'right', 'bottom', 'top', 'none'} gid строка in_layout логическое значение label объект linestyle {'-', '--', '-.', ':', '', (смещение, последовательность включения/выключения), ...} linewidth число с плавающей запятой marker неизвестно markeredgecolor цвет markeredgewidth число с плавающей запятой markerfacecolor цвет markerfacecoloralt цвет markersize число с плавающей запятой markevery неизвестно path_effects AbstractPathEffect picker число с плавающей запятой или вызываемый объект[[Artist, Event], Tuple[bool, dict]] pickradius число с плавающей запятой rasterized логическое значение или None sketch_params (масштаб: число с плавающей запятой, длина: число с плавающей запятой, случайность: число с плавающей запятой) snap логическое значение или None solid_capstyle {'butt', 'round', 'projecting'} solid_joinstyle {'miter', 'round', 'bevel'} transform matplotlib.transforms.Transform url строка visible логическое значение xdata одномерный массив ydata одномерный массив zorder число с плавающей запятой

Ссылки

Bendat & Piersol -- Random Data: Analysis and Measurement Procedures, 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 с следующими именами: 'x', 'y'.

Объекты, переданные как data, должны поддерживать доступ к элементам (data[<arg>]) и проверку на членство (<arg> in data).