matplotlib.pyplot.cohere #

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

xとyの間のコヒーレンスをプロットします。

コヒーレンスは、正規化されたクロススペクトル密度です。

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

パラメータ:

Fs float、デフォルト: 2: サンプリング頻度 (単位時間あたりのサンプル数)。これは、時間単位あたりのサイクルでフーリエ周波数freqsを計算するために使用されます。
ウィンドウ呼び出し可能または ndarray、デフォルト:window_hanning: 長さNFFTの関数またはベクトル。ウィンドウベクトルを作成するには、、、、、、などを参照 window_hanningしwindow_noneてnumpy.blackmanくださいnumpy.hamming。 numpy.bartlett関数scipy.signalがscipy.signal.get_window引数として渡される場合、データセグメントを引数として取り、セグメントのウィンドウバージョンを返す必要があります。
側面{'default', 'onesided', 'twosided'}, オプション: スペクトルのどちら側を返すか。'default' は、実数データの場合は片面で、複素数データの場合は両面です。'onesided' は片側スペクトルを強制的に返しますが、'twosided' は両側を強制します。
pad_to int、オプション: FFT の実行時にデータセグメントがパディングされるポイントの数。これは、使用するデータ点の数を指定するNFFTとは異なる場合があります。スペクトルの実際の解像度 (分解可能なピーク間の最小距離) は増加しませんが、これによりプロット内のポイントが増え、より詳細な情報を得ることができます。これは、への呼び出しのnパラメータに対応しますfft。デフォルトは None で、pad_to を NFFT に設定します。
NFFT int、デフォルト: 256: FFT の各ブロックで使用されるデータポイントの数。累乗 2 が最も効率的です。これは、ゼロパディングを取得するために使用しないでください。そうしないと、結果のスケーリングが正しくなくなります。代わりにこれにはpad_toを使用してください。
detrend {'none', 'mean', 'linear'} または callable、デフォルト: 'none': fft する前に各セグメントに適用される関数で、平均または線形トレンドを削除するように設計されています。detrendパラメーターがベクトルである MATLAB とは異なり、Matplotlib では関数です。mlab モジュールはdetrend_none、detrend_mean、およびを定義しますdetrend_linearが、カスタム関数も使用できます。文字列を使用して関数の 1 つを選択することもできます: 'none' 呼び出しdetrend_none。「平均」呼び出し detrend_mean. 「線形」呼び出しdetrend_linear.
scale_by_freq bool、デフォルト: True: 結果の密度値をスケーリング周波数でスケーリングする必要があるかどうか。これにより、密度が 1/Hz の単位で得られます。これにより、返された周波数値の統合が可能になります。MATLAB との互換性のため、既定値は True です。
noverlap int、デフォルト: 0 (オーバーラップなし): ブロック間のオーバーラップポイントの数。
Fc int、デフォルト: 0: xの中心周波数。プロットの x 範囲をオフセットして、信号が取得され、フィルター処理されてベースバンドにダウンサンプリングされるときに使用される周波数範囲を反映します。

戻り値:

Cxy 1 次元配列: コヒーレンスベクトル。
freqs 1 次元配列: Cxyの要素の周波数。

その他のパラメータ:

データのインデックス可能なオブジェクト、オプション

指定された場合、次のパラメーターは string も受け入れますs。これは、次のように解釈されますdata[s](例外が発生しない限り)。

x、y

**kwargs

キーワード引数はLine2Dプロパティを制御します:

財産	説明
`agg_filter`	(m, n, 3) float 配列と dpi 値を取り、(m, n, 3) 配列と画像の左下隅からの 2 つのオフセットを返すフィルター関数
`alpha`	スカラーまたはなし
`animated`	ブール
`antialiased`またはああ	ブール
`clip_box`	`Bbox`
`clip_on`	ブール
`clip_path`	パッチまたは (パス、変換) またはなし
`color`またはc	色
`dash_capstyle`	`CapStyle`または {'butt', 'projecting', 'round'}
`dash_joinstyle`	`JoinStyle`または {'miter', 'round', 'bevel'}
`dashes`	float のシーケンス (ポイント単位のオン/オフインク) または (None, None)
`data`	(2, N) 配列または 2 つの 1D 配列
`drawstyle`またはds	{'default', 'steps', 'steps-pre', 'steps-mid', 'steps-post'}, デフォルト: 'default'
`figure`	`Figure`
`fillstyle`	{'full', 'left', 'right', 'bottom', 'top', 'none'}
`gapcolor`	色またはなし
`gid`	力
`in_layout`	ブール
`label`	物体
`linestyle`または ls	{'-', '--', '-.', ':', '', (オフセット, オンオフシーケンス), ...}
`linewidth`またはlw	浮く
`marker`	マーカースタイル文字列、`Path`または`MarkerStyle`
`markeredgecolor`またはメック	色
`markeredgewidth`またはニャー	浮く
`markerfacecolor`またはmfc	色
`markerfacecoloralt`またはmfcalt	色
`markersize`またはミリ秒	浮く
`markevery`	None または int または (int, int) または slice または list[int] または float または (float, float) または list[bool]
`mouseover`	ブール
`path_effects`	`AbstractPathEffect`
`picker`	float または callable[[Artist, Event], tuple[bool, dict]]
`pickradius`	わからない
`rasterized`	ブール
`sketch_params`	(位取り: float、長さ: float、乱数: float)
`snap`	ブールまたはなし
`solid_capstyle`	`CapStyle`または {'butt', 'projecting', 'round'}
`solid_joinstyle`	`JoinStyle`または {'miter', 'round', 'bevel'}
`transform`	わからない
`url`	力
`visible`	ブール
`xdata`	一次元配列
`ydata`	一次元配列
`zorder`	浮く

参考文献

Bendat & Piersol -- Random Data: Analysis and Measurement Procedures、John Wiley & Sons (1986)