Построение графика когерентности двух сигналов

PythonPythonBeginner
Практиковаться сейчас

This tutorial is from open-source community. Access the source code

💡 Этот учебник переведен с английского с помощью ИИ. Чтобы просмотреть оригинал, вы можете перейти на английский оригинал

Введение

В этом практическом занятии показано, как построить когерентность двух сигналов с использованием библиотеки Matplotlib для Python. Когерентность двух сигналов - это мера их линейной связи, значение 1 означает идеальную когерентность, а значение 0 - полную отсутствие когерентности.

Советы по работе с ВМ

После запуска виртуальной машины нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Ноутбук и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.

Иногда может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.

Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Импорт библиотек

Первым шагом является импорт необходимых библиотек. Будем использовать NumPy и Matplotlib.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Генерация сигналов

Далее мы сгенерируем два сигнала, состоящие из когерентной части с частотой 10 Гц и случайной части. Также добавим белый шум к сигналам.

## 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

Построение графиков сигналов

Теперь мы можем построить два сигнала в时域 с использованием Matplotlib.

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 и s2')
axs[0].grid(True)

Построение графика когерентности

Теперь мы можем построить график когерентности двух сигналов с использованием функции cohere библиотеки Matplotlib.

cxy, f = axs[1].cohere(s1, s2, 256, 1. / dt)
axs[1].set_ylabel('Coherence')

Отображение графика

Наконец, мы можем отобразить график с использованием функции show библиотеки Matplotlib.

fig.tight_layout()
plt.show()

Резюме

В этом практическом занятии показано, как построить график когерентности двух сигналов с использованием библиотеки Matplotlib для Python. Мы сгенерировали два сигнала, состоящие из когерентной части с частотой 10 Гц и случайной части, добавили белый шум к сигналам и построили графики сигналов в时域 и их когерентности с использованием функции cohere библиотеки Matplotlib.