我正在使用枕峰查找器来查找信号中的峰值。所有的峰值都是可靠的,但我总是得到额外的结果(到目前为止,它们都在信号的末尾),而不是峰值。我想知道为什么会这样..。
下面是一个关于合成数据的完整示例:
from scipy.signal import find_peaks_cwt
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline # for jupyter notebooks
x = np.arange(0, 15, 0.1)
y = np.sin(x)
plt.plot(y)
peakinds = fin
我搜索以绘制具有离散时间信号的时频信号(采样步长=0.001秒)。我使用Python和Scipy.signal库。我使用函数cwt(数据,小波,宽度),它返回一个矩阵,用复数morlet小波(或gabor小波)进行连续的小波变换。不幸的是,关于这种用法的文档并不多。我找到的最好的是:- for Matlab (我试图找到相同的尺度-时间结果),但我自然无法访问相同的函数,-和,它解释了什么是连续小波变换,没有小波参数的细节。
第一步:获取尺度平移信号。有疑问的是,我直接将数组“宽度”与可能的不同尺度的数组关联起来。因为,如果不是比例,我不知道什么是参数宽度。也许,你会告诉我“这是你当前小波的
我正在尝试对我的数据集执行Scipy FFT。基本上,我在时域中有加速度(通过数值获得),我只是试图执行傅立叶变换,以获得频谱。我有一个傅立叶变换加速度在小频率极限和大频率极限下的理论表达式。对于较大的频率,傅立叶变换的加速度应呈指数下降。然而,在最初的衰减之后,我在图中得到了一个谷。下面是我的代码和图表
a_w = []
for k in range(len(b)): # b is paramter to be varied
window = signal.kaiser(N, 30) # I am not sure about using Kaiser wind
ft = fft(
因此,我将一个数组存储在一个维数为(251,240)的矩阵中。接下来,我创建了一个ricker小波,并将其与每一列(时间序列)进行卷积。这似乎工作得很好。在我的过程中的下一步将是用相同的ricker小波去卷积卷积的结果。我希望重建我的原始信号,但事实并非如此。我做错了什么?我如何正确地对ricker小波进行去卷积? 我将我的一些代码附加在下面 # the array 'time' and and 'seismic_data' with dimensions (251,) and (251,240) respectively, where created in
对一维连续信号数据进行变换,并在给定带宽/比例尺下产生一系列变换.现在,如何自动选择给定范围内的最佳带宽或规模?
例子:在图中,深蓝色线是原始的一维连续信号数据。其他每一条曲线都是对10,20,30,40,50波段数据的转换。对于这个例子,如何自动选择最能捕捉曲线变化的带宽?
注意:对于如何计算“最佳”带宽,答案可以是Python特定的,也可以是非常一般的。
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.signal import ricker, cwt
data #numpy.ndarray
# data
我在时间序列信号上尝试了下面的python中值滤波,以找到最快和更有效的函数。
sig是一个尺寸为80×188的numpy阵列,包含80个传感器测量的188个样品。
import numpy as np
from scipy.ndimage import median_filter
from scipy.signal import medfilt
from scipy.signal import medfilt2d
import time
sig = np.random.rand(80,188).astype('f')
print(type(sig))
print(type(
我正在尝试学习一些信号处理,特别是使用Python。这是我写的示例代码。 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.signal import deconvolve
a = np.linspace(-1,1,50)
b = np.linspace(-1,1,50)**2
c = np.convolve(a,b,mode='same')
quotient,remainder = deconvolve(c,b);
plt.plot(a/max(a),"g")
plt.plot(b/
我正在尝试使用python和scipy实现以下过滤器。我已经知道如何实现这样的“基本”过滤器:
cut_freq = 0.05
b, a = scipy.signal.butter(1, cut_freq/(fs/2), 'high')
output_signal = scipy.signal.filtfilt(b, a, flicker) # flicker is just a random signal in numpy
然而,手头的过滤器要复杂得多,我不知道如何解决这个问题。谢谢!
我有两个具有相同第一轴维度的2-D数组。在python中,我只想沿着第二个轴对两个矩阵进行卷积。我想在下面得到C,而不计算沿着第一个轴的卷积。
import numpy as np
import scipy.signal as sg
M, N, P = 4, 10, 20
A = np.random.randn(M, N)
B = np.random.randn(M, P)
C = sg.convolve(A, B, 'full')[(2*M-1)/2]
有没有一条捷径?
据我所知,这两种方法都是在各自的DLL中作为C函数实现的,而且ndimage版本似乎更快(这两种实现都没有使用并行化的代码,比如调用blas或MKL)。
此外,当我试图通过运行以下代码来检查它们是否返回相同的结果时,相等的断言失败了。我无法从文档中找出这两种方法之间的功能差异到底是什么(文档也没有很清楚地说明0相对于内核起源的位置意味着什么;从示例中,我推断它位于中心位置,但我可能是错的)。
from numpy import random, allclose
from scipy.ndimage.filters import convolve as convolveim
from scipy