Python SciPy signal.unit_impulse用法及代码示例

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

用法:

scipy.signal.unit_impulse(shape, idx=None, dtype=<class 'float'>)#

单位脉冲信号(离散增量函数)或单位基向量。

参数 ：：

shape： int 或 int 的元组

输出中的样本数 (1-D)，或表示输出形状的元组 (N-D)。

idx： 无或int或int或‘mid’的元组，可选

值为 1 的索引。如果为 None，则默认为第 0 个元素。如果idx='mid', 冲量将集中在shape // 2在所有维度。如果是 int，则冲动将在编号在所有维度。

dtype： 数据类型，可选

数组所需的数据类型，例如 numpy.int8 。默认为 numpy.float64 。

返回 ：：

y： ndarray

包含脉冲信号的输出数组。

注意：

一维情况也称为克罗内克三角洲。

例子：

第 0 个元素(\(\delta[n]\))的脉冲：

>>> from scipy import signal
>>> signal.unit_impulse(8)
array([ 1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.])

脉冲偏移 2 个样本(\(\delta[n-2]\))：

>>> signal.unit_impulse(7, 2)
array([ 0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.])

二维脉冲，居中：

>>> signal.unit_impulse((3, 3), 'mid')
array([[ 0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.]])

脉冲在 (2, 2)，使用广播：

>>> signal.unit_impulse((4, 4), 2)
array([[ 0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.]])

绘制 4th-order Butterworth 低通滤波器的脉冲响应：

>>> imp = signal.unit_impulse(100, 'mid')
>>> b, a = signal.butter(4, 0.2)
>>> response = signal.lfilter(b, a, imp)

>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.plot(np.arange(-50, 50), imp)
>>> plt.plot(np.arange(-50, 50), response)
>>> plt.margins(0.1, 0.1)
>>> plt.xlabel('Time [samples]')
>>> plt.ylabel('Amplitude')
>>> plt.grid(True)
>>> plt.show()