Python SciPy signal.max_len_seq用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 scipy.signal.max_len_seq 的用法。

用法:

scipy.signal.max_len_seq(nbits, state=None, length=None, taps=None)#

最大长度序列 (MLS) 生成器。

参数 ：：

nbits： int

要使用的位数。结果序列的长度将为 (2**nbits) - 1 。请注意，生成长序列(例如，大于 nbits == 16 )可能需要很长时间。

state： 数组，可选

如果是数组，则长度必须为 nbits ，并且将被强制转换为二进制(布尔)表示。如果没有，将使用一个种子，产生一个可重复的表示。如果 state 全为零，则会引发错误，因为这是无效的。默认值：无。

length： 整数，可选

要计算的样本数。如果没有，则计算整个长度(2**nbits) - 1。

taps： 数组，可选

要使用的多项式抽头(例如，[7, 6, 1] 用于 8 位序列)。如果没有，将自动选择水龙头(最多为 nbits == 32 )。

返回 ：：

seq： 数组

生成 0 和 1 的 MLS 序列。

state： 数组

移位寄存器的最终状态。

注意：

MLS 生成算法一般说明于：

https://en.wikipedia.org/wiki/Maximum_length_sequence

抽头的默认值具体取自为 nbits 的每个值列出的第一个选项：

https://web.archive.org/web/20181001062252/http://www.newwaveinstruments.com/resources/articles/m_sequence_linear_feedback_shift_register_lfsr.htm

例子：

MLS 使用二进制约定：

>>> from scipy.signal import max_len_seq
>>> max_len_seq(4)[0]
array([1, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0], dtype=int8)

MLS 具有白频谱(DC 除外)：

>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from numpy.fft import fft, ifft, fftshift, fftfreq
>>> seq = max_len_seq(6)[0]*2-1  # +1 and -1
>>> spec = fft(seq)
>>> N = len(seq)
>>> plt.plot(fftshift(fftfreq(N)), fftshift(np.abs(spec)), '.-')
>>> plt.margins(0.1, 0.1)
>>> plt.grid(True)
>>> plt.show()

MLS 的循环自相关是一个脉冲：

>>> acorrcirc = ifft(spec * np.conj(spec)).real
>>> plt.figure()
>>> plt.plot(np.arange(-N/2+1, N/2+1), fftshift(acorrcirc), '.-')
>>> plt.margins(0.1, 0.1)
>>> plt.grid(True)
>>> plt.show()

MLS 的线性自相关近似是一个脉冲：

>>> acorr = np.correlate(seq, seq, 'full')
>>> plt.figure()
>>> plt.plot(np.arange(-N+1, N), acorr, '.-')
>>> plt.margins(0.1, 0.1)
>>> plt.grid(True)
>>> plt.show()