소개
이 랩에서는 Python 의 Matplotlib 라이브러리를 사용하여 두 신호의 coherence (일관성) 를 플롯하는 방법을 보여줍니다. 두 신호의 coherence 는 선형 관계의 척도이며, 값 1 은 완벽한 coherence 를, 값 0 은 coherence 가 없음을 나타냅니다.
VM 팁
VM 시작이 완료되면, 왼쪽 상단을 클릭하여 Notebook 탭으로 전환하여 실습을 위해 Jupyter Notebook에 접근하십시오.
때로는 Jupyter Notebook 이 로딩을 완료하는 데 몇 초 정도 기다려야 할 수 있습니다. Jupyter Notebook 의 제한으로 인해 작업의 유효성 검사는 자동화될 수 없습니다.
학습 중 문제가 발생하면 언제든지 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 신속하게 해결해 드리겠습니다.
라이브러리 임포트
첫 번째 단계는 필요한 라이브러리를 임포트하는 것입니다. NumPy 와 Matplotlib 을 사용할 것입니다.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
신호 생성
다음으로, 10 Hz 에서 coherent (일관성 있는) 부분을 가지고 무작위 부분도 포함된 두 개의 신호를 생성합니다. 또한 신호에 백색 잡음 (white noise) 을 추가할 것입니다.
## Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)
dt = 0.01
t = np.arange(0, 30, dt)
nse1 = np.random.randn(len(t)) ## white noise 1
nse2 = np.random.randn(len(t)) ## white noise 2
s1 = np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + nse1
s2 = np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + nse2
신호 플롯
이제 Matplotlib 을 사용하여 두 신호를 시간 도메인에서 플롯할 수 있습니다.
fig, axs = plt.subplots(2, 1)
axs[0].plot(t, s1, t, s2)
axs[0].set_xlim(0, 2)
axs[0].set_xlabel('Time')
axs[0].set_ylabel('s1 and s2')
axs[0].grid(True)
Coherence (일관성) 플롯
이제 Matplotlib 의 cohere 함수를 사용하여 두 신호의 coherence (일관성) 를 플롯할 수 있습니다.
cxy, f = axs[1].cohere(s1, s2, 256, 1. / dt)
axs[1].set_ylabel('Coherence')
플롯 표시
마지막으로, Matplotlib 의 show 함수를 사용하여 플롯을 표시할 수 있습니다.
fig.tight_layout()
plt.show()
요약
이 랩에서는 Python 의 Matplotlib 라이브러리를 사용하여 두 신호의 coherence (일관성) 를 플롯하는 방법을 시연했습니다. 10 Hz 에서 coherent (일관성 있는) 부분과 random (무작위) 부분을 가진 두 신호를 생성하고, 신호에 white noise (백색 잡음) 을 추가한 다음, Matplotlib 의 cohere 함수를 사용하여 시간 도메인에서 신호와 coherence (일관성) 를 플롯했습니다.