matplotlib.axes.Axes.cohere #

Achsen. cohere ( x , y , NFFT=256 , Fs=2 , Fc=0 , detrend=<function detrend_none> , window=<function window_hanning> , noverlap=0 , pad_to=None , pages ='default' , scale_by_freq=None , * , data=None , **kwargs ) [Quelle] #

Zeichnen Sie die Kohärenz zwischen x und y .

Kohärenz ist die normalisierte Kreuzspektraldichte:

\[C_{xy} = \frac{|P_{xy}|^2}{P_{xx}P_{yy}}\]

Parameter :

Fs Float, Standard: 2: Die Abtastfrequenz (Abtastungen pro Zeiteinheit). Es wird verwendet, um die Fourier-Frequenzen, freqs , in Zyklen pro Zeiteinheit zu berechnen.
window callable oder ndarray, default:window_hanning: Eine Funktion oder ein Vektor der Länge NFFT . Um Fenstervektoren zu erstellen, siehe window_hanning, window_none, numpy.blackman, numpy.hamming, numpy.bartlett, scipy.signal, scipy.signal.get_window, usw. Wenn eine Funktion als Argument übergeben wird, muss sie ein Datensegment als Argument annehmen und die Fensterversion des Segments zurückgeben.
Seiten {'Standard', 'einseitig', 'zweiseitig'}, optional: Welche Seiten des Spektrums zurückkehren. 'default' ist einseitig für echte Daten und zweiseitig für komplexe Daten. „einseitig“ erzwingt die Rückkehr eines einseitigen Spektrums, während „zweiseitig“ zweiseitig erzwingt.
pad_to int, optional: Die Anzahl der Punkte, bis zu denen das Datensegment aufgefüllt wird, wenn die FFT durchgeführt wird. Dies kann sich von NFFT unterscheiden , das die Anzahl der verwendeten Datenpunkte angibt. Während die tatsächliche Auflösung des Spektrums (der Mindestabstand zwischen auflösbaren Spitzen) nicht erhöht wird, kann dies mehr Punkte im Diagramm ergeben, was mehr Details ermöglicht. Dies entspricht dem Parameter n im Aufruf von fft. Der Standardwert ist None, wodurch pad_to gleich NFFT gesetzt wird
NFFT int, Standard: 256: Die Anzahl der Datenpunkte, die in jedem Block für die FFT verwendet werden. Eine Leistung 2 ist am effizientesten. Dies sollte NICHT verwendet werden, um eine Auffüllung mit Nullen zu erhalten, da sonst die Skalierung des Ergebnisses falsch ist; Verwenden Sie dafür stattdessen pad_to .
detrend {'none', 'mean', 'linear'} oder Callable, default: 'none': Die Funktion, die vor der Anpassung auf jedes Segment angewendet wird, um den Mittelwert oder den linearen Trend zu entfernen. Anders als in MATLAB, wo der Detrend- Parameter ein Vektor ist, ist es in Matplotlib eine Funktion. Das mlab Modul definiert detrend_none, detrend_meanund detrend_linear, aber Sie können auch eine benutzerdefinierte Funktion verwenden. Sie können auch eine Zeichenfolge verwenden, um eine der Funktionen auszuwählen: 'none' ruft auf detrend_none. "Gemeine" Anrufe detrend_mean. „lineare“ Aufrufe detrend_linear.
scale_by_freq bool, Standard: True: Ob die resultierenden Dichtewerte mit der Skalierungsfrequenz skaliert werden sollen, die die Dichte in Einheiten von 1/Hz angibt. Dies ermöglicht eine Integration über die zurückgegebenen Frequenzwerte. Der Standardwert ist True für MATLAB-Kompatibilität.
noverlap int, Standard: 0 (keine Überlappung): Die Anzahl der Überlappungspunkte zwischen Blöcken.
Fc int, Standard: 0: Die Mittenfrequenz von x , die die x-Ausdehnungen des Diagramms versetzt, um den verwendeten Frequenzbereich widerzuspiegeln, wenn ein Signal erfasst und dann gefiltert und auf das Basisband heruntergesampelt wird.

Rückgaben :

Cxy 1-D-Array: Der Kohärenzvektor.
Frequenzen 1-D-Array: Die Frequenzen für die Elemente in Cxy .

Andere Parameter :

data indexierbares Objekt, optional

Falls angegeben, akzeptieren die folgenden Parameter auch einen String s, der interpretiert wird als data[s](es sei denn, dies löst eine Ausnahme aus):

x , y

**Kwarg

Schlüsselwortargumente steuern die Line2DEigenschaften:

Eigentum	Beschreibung
`agg_filter`	eine Filterfunktion, die ein (m, n, 3) Float-Array und einen dpi-Wert akzeptiert und ein (m, n, 3)-Array und zwei Offsets von der unteren linken Ecke des Bildes zurückgibt
`alpha`	Skalar oder Keine
`animated`	bool
`antialiased`oder äh	bool
`clip_box`	`Bbox`
`clip_on`	bool
`clip_path`	Patch oder (Pfad, Transform) oder None
`color`oder c	Farbe
`dash_capstyle`	`CapStyle`oder {'hinter', 'vorstehend', 'rund'}
`dash_joinstyle`	`JoinStyle`oder {'Gehrung', 'rund', 'Fase'}
`dashes`	Folge von Gleitkommazahlen (Ein/Aus Tinte in Punkten) oder (Keine, Keine)
`data`	(2, N)-Array oder zwei 1D-Arrays
`drawstyle`oder DS	{'default', 'steps', 'steps-pre', 'steps-mid', 'steps-post'}, default: 'default'
`figure`	`Figure`
`fillstyle`	{'voll', 'links', 'rechts', 'unten', 'oben', 'keine'}
`gapcolor`	Farbe oder Keine
`gid`	Str
`in_layout`	bool
`label`	Objekt
`linestyle`oder ls	{'-', '--', '-.', ':', '', (offset, on-off-seq), ...}
`linewidth`oder lw	schweben
`marker`	Marker-Style-String `Path`oder`MarkerStyle`
`markeredgecolor`oder mec	Farbe
`markeredgewidth`oder miau	schweben
`markerfacecolor`oder mfc	Farbe
`markerfacecoloralt`oder mfcalt	Farbe
`markersize`oder ms	schweben
`markevery`	None oder int oder (int, int) oder slice oder list[int] oder float oder (float, float) oder list[bool]
`mouseover`	bool
`path_effects`	`AbstractPathEffect`
`picker`	float or callable[[Artist, Event], tuple[bool, dict]]
`pickradius`	Unbekannt
`rasterized`	bool
`sketch_params`	(Maßstab: Float, Länge: Float, Zufälligkeit: Float)
`snap`	bool oder Keine
`solid_capstyle`	`CapStyle`oder {'hinter', 'vorstehend', 'rund'}
`solid_joinstyle`	`JoinStyle`oder {'Gehrung', 'rund', 'Fase'}
`transform`	Unbekannt
`url`	Str
`visible`	bool
`xdata`	1D-Array
`ydata`	1D-Array
`zorder`	schweben

Verweise

Bendat & Piersol - Zufallsdaten: Analyse- und Messverfahren, John Wiley & Sons (1986)