Python SciPy signal.sweep_poly用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 scipy.signal.sweep_poly 的用法。

用法:

scipy.signal.sweep_poly(t, poly, phi=0)#

Frequency-swept 餘弦發生器，具有與時間相關的頻率。

該函數生成一個正弦函數，其瞬時頻率隨時間變化。時間 t 的頻率由多項式 poly 給出。

參數 ：：

t： ndarray

評估波形的時間。

poly： 一維 數組 或 numpy.poly1d 的實例

以多項式表示的所需頻率。如果 poly 是長度為 n 的列表或 ndarray，則 poly 的元素是多項式的係數，瞬時頻率為

f(t) = poly[0]*t**(n-1) + poly[1]*t**(n-2) + ... + poly[n-1]

如果 poly 是 numpy.poly1d 的一個實例，則瞬時頻率為

f(t) = poly(t)

phi： 浮點數，可選

相位偏移，以度為單位，默認值：0。

返回 ：：

sweep_poly： ndarray

一個 numpy 數組，其中包含在t與請求的time-varying 頻率。更準確地說，函數返回cos(phase + (pi/180)*phi)，其中階段是積分(從 0 到 t)2 * pi * f(t);f(t)定義如上。

注意：

如果 poly 是長度為 n 的列表或 ndarray，則 poly 的元素是多項式的係數，瞬時頻率為：

f(t) = poly[0]*t**(n-1) + poly[1]*t**(n-2) + ... + poly[n-1]

如果聚是一個實例numpy.poly1d，則瞬時頻率為：

f(t) = poly(t)

最後，輸出 s 是：

cos(phase + (pi/180)*phi)

其中階段是從 0 到的積分t的2 * pi * f(t),f(t)如上定義。

例子：

計算瞬時頻率的波形：

f(t) = 0.025*t**3 - 0.36*t**2 + 1.25*t + 2

在 0 <= t <= 10 的區間內。

>>> import numpy as np
>>> from scipy.signal import sweep_poly
>>> p = np.poly1d([0.025, -0.36, 1.25, 2.0])
>>> t = np.linspace(0, 10, 5001)
>>> w = sweep_poly(t, p)

繪製它：

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.subplot(2, 1, 1)
>>> plt.plot(t, w)
>>> plt.title("Sweep Poly\nwith frequency " +
...           "$f(t) = 0.025t^3 - 0.36t^2 + 1.25t + 2$")
>>> plt.subplot(2, 1, 2)
>>> plt.plot(t, p(t), 'r', label='f(t)')
>>> plt.legend()
>>> plt.xlabel('t')
>>> plt.tight_layout()
>>> plt.show()