scipy.signal.stft

时间: 2023-12-14 21:07:11 浏览: 162
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scipy.signal.stft 是一个用于计算短时傅里叶变换 (Short-Time Fourier Transform, STFT) 的函数。STFT 是一种信号分析方法，它将信号分解成一系列时频图，可以用于分析信号的频谱和时域特性。scipy.signal.stft 函数可以接受多种输入信号，包括实数信号和复数信号，可以指定窗长、窗类型、重叠比例等参数，返回一个包含 STFT 结果的二维数组。
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然而，在描述中提到的代码示例并没有使用标准库中的signal模块，而是使用了scipy.signal模块，这是一个更高级的信号处理库，主要用于科学计算，特别是信号滤波、频谱分析等方面。 scipy.signal模块包含了许多...

from scipy.signal import stft

这是一个 Python 中用于计算短时傅里叶变换（Short-time Fourier Transform，STFT）的函数库。STFT 是一种信号处理技术，用于将一个信号分解成一系列频谱随时间变化的小块。使用 STFT 可以在时域和频域之间进行转换...

python中已下载这样的库：如何导入具体实现：该代码中需要导入以下库： numpy （用于处理数组） scipy.signal （用于计算信号的谱图）

您可以使用以下代码导入这些库： ...from scipy import signal 在代码中需要使用这些库时，可以通过库名加点号的方式来调用其中的功能，例如： a = np.array([1, 2, 3]) b = signal.stft(a)

signal.stft用法

signal.stft() 是 Python 中 scipy.signal 库中的函数，它用于计算信号的小波变换（Short-Time Fourier Transform）。小波变换是一种时频分析工具，能够同时提供信号的时间和频率信息。以下是 signal.stft() ...

data = pd.read_excel('D:\破岩平台\振动\数据处理\Z40-1-1\Z40-1-1-1.xlsx') class FeatureExtra(): def __init__(self, signal, fs): # 带多参数，创建类中的函数，也叫方法 self.signal = signal.values self.fs = fs self.Ssignal = signal

f, t, Zxx = signal.stft(self.signal, self.fs, nperseg=1000) self.Ssignal = np.abs(Zxx) 这里使用了scipy库中的stft函数对信号进行短时傅里叶变换，并取其幅值作为特征。你可以根据具体需求选择不同的...
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from scipy.signal import stft, istft # 生成一个长度为 N 的信号 N = 1024 x = np.random.randn(N) # 计算 STFT f, t, X = stft(x) # 计算 ISTFT _, x_recon = istft(X) # 比较重建信号与原始信号之间的差异 ...

分析下这段代码：from mne import Epochs, pick_types, events_from_annotations from mne.io import concatenate_raws from mne.io import read_raw_edf from mne.datasets import eegbci import mne import numpy as np import pandas as pd import glob import numpy as np import os from scipy import signal, fft import matplotlib.pyplot as plt path_time = "ttt.csv" # 患者发病发病起止时间表 file_dir = "chb01" path_save = "data" # 选择患者共有的通道 ch = ['FP1-F7', 'F7-T7', 'T7-P7', 'P7-O1', 'FP1-F3', 'F3-C3', 'C3-P3', 'P3-O1', 'FP2-F4', 'F4-C4', 'C4-P4', 'P4-O2', 'FP2-F8', 'F8-T8', 'T8-P8-0', 'P8-O2', 'FZ-CZ', 'CZ-PZ', 'P7-T7', 'T7-FT9', 'FT9-FT10', 'FT10-T8'] sfreq = 256 bandFreqs = [ {'name': 'Delta', 'fmin': 1, 'fmax': 3}, {'name': 'Theta', 'fmin': 4, 'fmax': 7}, {'name': 'Alpha', 'fmin': 8, 'fmax': 13}, {'name': 'Beta', 'fmin': 14, 'fmax': 31}, {'name': 'Gamma', 'fmin': 31, 'fmax': 40} ] # 定义STFT函数 def STFT(epochsData, sfreq, band=bandFreqs): f, t, Zxx = signal.stft(epochsData, fs=sfreq) bandResult = [] for iter_freq in band: index = np.where((iter_freq['fmin'] < f) & (f < iter_freq['fmax'])) portion = np.zeros(Zxx.shape, dtype=np.complex_) portion[:, :, index, :] = Zxx[:, :, index, :] _, xrec = signal.istft(portion, fs=sfreq) # 保存滤波后的结果 bandResult.append(xrec) return bandResult time = pd.read_csv(path_time,index_col="chb") files = sorted(os.listdir(file_dir)) for file in files: if os.path.splitext(file)[1] == '.edf': f = os.path.splitext(file)[0] f_str = str(os.path.splitext(os.path.splitext(file)[0])[0]) if i == 0: raws = mne.io.read_raw_edf(file_dir+"/" + file,preload=True,verbose=False) raws.pick_channels(ch) raws.filter(0.1,50.,method='iir') raw_d,raw_t = raws[:,:] i+=1 else: i+=1 if f_str in time.index: time.loc[f_str]['start'] = time.loc[f_str]['start'] * 256 + len(raw_t) time.loc[f_str]['end'] = time.loc[f_str]['end']*256 + len(raw_t) raw = mne.io.read_raw_edf(file_dir+"/" + file, preload=True,verbose=False) raw.pick_channels(ch) raw.filter(0.1,50.,method='iir') raws = concatenate_raws([raws,raw]) raws_d, raw_t = raws[:,:] d, t = raws[:,:] data = d*1e6 stft = STFT(d, sfreq) pointNum = d.shape[0] stftFreq = np.abs(fft.fft(stft[:pointNum])) data = np.transpose(stftFreq, axes=(1,3,2,0)) np.save(path_save+"/"+file_dir+".npy",data)

这段代码主要是导入了需要用到的一些Python库和函数，并定义了一个字符串变量path_time。其中，import语句用于导入特定的Python库和其函数或变量；from语句用于从Python库中导入特定的函数或变量；...

stft python

from scipy.signal import stft import numpy as np # 生成一个输入信号 t = np.linspace(0, 1, 1000, False) x = np.sin(2*np.pi*10*t) + np.sin(2*np.pi*20*t) # 计算 STFT f, t, Zxx = stft(x, fs=1000, ...

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from scipy.signal import stft import numpy as np # 生成信号 fs = 1000 # 采样率 t = np.arange(0, 1, 1/fs) # 时间序列 f1 = 50 # 信号频率 f2 = 120 x = np.sin(2*np.pi*f1*t) + np.sin(2*np.pi*f2*t) # 计算...

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from scipy.signal import stft import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 2. 准备输入信号： python # 生成一个示例信号 t = np.linspace(0, 1, 1000) # 时间轴 x = np.sin(2 * np.pi * 10 * t)...

海杂波 stft 代码

from scipy.signal import spectrogram import matplotlib.pyplot as plt 2. 定义海杂波信号： python # 生成示例海杂波信号 t = np.linspace(0, 1, 1000) # 时间范围为0到1秒 f = 100 # 信号频率为100Hz w ...

WT和STFT的区别

from scipy import signal # 创建一个测试信号 t = np.linspace(-1, 1, 200, endpoint=False) sig = np.cos(2 * np.pi * 7 * t) + signal.gaussian(200, std=5) # 进行CWT变换 coef, freqs = pywt.cwt(sig, np.a...

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from scipy.signal import stft import matplotlib.pyplot as plt # 生成示例信号 t = np.linspace(0, 1, 1000) x = np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + np.sin(2 * np.pi * 20 * t) # 计算STFT f, t, Zxx = stft(x, fs...

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