本文简要介绍 python 语言中 scipy.signal.morlet2
的用法。
用法:
scipy.signal.morlet2(M, s, w=5)#
复杂的 Morlet 小波,设计用于
cwt
。返回完整版本的 morlet 小波,根据s:
exp(1j*w*x/s) * exp(-0.5*(x/s)**2) * pi**(-0.25) * sqrt(1/s)
- M: int
小波的长度。
- s: 浮点数
小波的宽度参数。
- w: 浮点数,可选
欧米茄0。默认值为 5
- morlet: (M,) ndarray
参数 ::
返回 ::
注意:
此函数旨在与scipy.signal.cwt.因为
morlet2
返回一个复数数组,即类型的论点scipy.signal.cwt应该设置为复杂128以获得最佳效果。请注意与
morlet
的实现差异。该小波的基频(以 Hz 为单位)由下式给出:f = w*fs / (2*s*np.pi)
其中
fs
是采样率和s是小波宽度参数。同样我们可以得到小波宽度参数f
:s = w*fs / (2*f*np.pi)
例子:
>>> import numpy as np >>> from scipy import signal >>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> M = 100 >>> s = 4.0 >>> w = 2.0 >>> wavelet = signal.morlet2(M, s, w) >>> plt.plot(abs(wavelet)) >>> plt.show()
此示例展示了
morlet2
与cwt
在 time-frequency 分析中的基本用法:>>> t, dt = np.linspace(0, 1, 200, retstep=True) >>> fs = 1/dt >>> w = 6. >>> sig = np.cos(2*np.pi*(50 + 10*t)*t) + np.sin(40*np.pi*t) >>> freq = np.linspace(1, fs/2, 100) >>> widths = w*fs / (2*freq*np.pi) >>> cwtm = signal.cwt(sig, signal.morlet2, widths, w=w) >>> plt.pcolormesh(t, freq, np.abs(cwtm), cmap='viridis', shading='gouraud') >>> plt.show()
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注:本文由纯净天空筛选整理自scipy.org大神的英文原创作品 scipy.signal.morlet2。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。