def read(pat, freq=1. / 200, cut_hours=0): hours = cut_hours string = 'PatID%d' % pat for files in os.walk(string): # if dp-file does not exist f = sorted(files[2]) CSF = f[0] Ventricles = f[1] toss = 1. / freq * 2 * 60 * 60 dp, p1, p2 = filters(string + '/' + CSF, string + '/' + Ventricles) if hours != 0: dp, p1, p2 = dp[toss:-toss * hours], p1[toss:-toss * hours], p2[toss:-toss * hours] daytime = CSF.split('_')[3] t0 = float(daytime[:2]) * 3600 + float(daytime[2:4]) * 60 + float(daytime[4:]) + 2 * 60 * 60 t1 = t0 + (len(dp) - 1) * freq T = (len(dp) - 1) * freq t = linspace(0, T, len(dp)) return daytime, t, dp, p1, p2解释代码

这段代码是一个Python函数，函数名为read，接收三个参数pat、freq和cut_hours。

函数首先将字符串'PatID%d' % pat与当前目录下的子目录名拼接起来，作为输入文件的路径。

然后通过os.walk函数遍历该目录及其子目录，找到其中名为CSF和Ventricles的两个文件。

接下来，函数调用filters函数对这两个文件进行滤波处理，得到dp、p1和p2三个数组。

如果cut_hours参数不为0，则从dp、p1和p2中截取掉前toss * cut_hours个数据点。

接着，函数从CSF文件名中提取出时间信息，计算出数据采样起始时间t0和采样结束时间t1，以及总共采样的时间长度T。

最后，函数使用linspace函数生成从0到T的等差数列t，并将计算出的时间序列t、dp、p1和p2返回。

相关问题

def low_pass_filter(y, sr, cutoff_freq): nyq_freq = sr / 2 norm_cutoff_freq = cutoff_freq / nyq_freq b, a = signal.butter(4, norm_cutoff_freq, 'low') return signal.filtfilt(b, a, y) y_low_pass = low_pass_filter(y, sr, 500) # 普通滤波

这段代码实现了一个低通滤波器，可以通过指定截止频率来滤除高频信号，从而达到降噪的效果。具体的实现过程如下：

1. 计算采样率的一半，即Nyquist频率。

2. 将所需的截止频率转化为归一化频率，即除以Nyquist频率。

3. 使用signal.butter函数设计一个4阶低通滤波器，得到滤波器系数b和a。

4. 使用signal.filtfilt函数对输入信号y进行滤波，得到滤波后的输出信号y_low_pass。

其中，signal.butter函数是利用巴特沃斯滤波器设计方法生成滤波器系数的函数，signal.filtfilt函数是利用前向-后向滤波器实现的零相移滤波函数，可以有效避免相位失真的问题。

在上述代码中，我们通过调用low_pass_filter函数，将输入信号y和采样率sr以及所需的截止频率cutoff_freq作为参数传递给函数，函数返回低通滤波后的输出信号y_low_pass。具体使用时，我们可以将y_low_pass作为下一步滤波方法的输入信号。

优化这段import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %config InlineBackend.figure_format='retina' def generate_signal(t_vec, A, phi, noise, freq): Omega = 2*np.pi*freq return A * np.sin(Omega*t_vec + phi) + noise * (2*np.random.random def lock_in_measurement(signal, t_vec, ref_freq): Omega = 2*np.pi*ref_freq ref_0 = 2*np.sin(Omega*t_vec) ref_1 = 2*np.cos(Omega*t_vec) # signal_0 = signal * ref_0 signal_1 = signal * ref_1 # X = np.mean(signal_0) Y = np.mean(signal_1) # A = np.sqrt(X**2+Y**2) phi = np.arctan2(Y,X) print("A=", A, "phi=", phi) # t_vec = np.linspace(0, 0.2, 1001) A = 1 phi = np.pi noise = 0.2 ref_freq = 17.77777 # signal = generate_signal(t_vec, A, phi, noise, ref_freq) # lock_in_measurement(signal, t_vec, ref_freq)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

%config InlineBackend.figure_format='retina'

def generate_signal(t_vec, A, phi, noise, freq):
Omega = 2*np.pi*freq
return A * np.sin(Omega*t_vec + phi) + noise * (2*np.random.random)

def lock_in_measurement(signal, t_vec, ref_freq):
Omega = 2*np.pi*ref_freq
ref_0 = 2*np.sin(Omega*t_vec)
ref_1 = 2*np.cos(Omega*t_vec)

signal_0 = signal * ref_0
signal_1 = signal * ref_1

X = np.mean(signal_0)
Y = np.mean(signal_1)

A = np.sqrt(X**2+Y**2)
phi = np.arctan2(Y,X)

print("A=", A, "phi=", phi)

t_vec = np.linspace(0, 0.2, 1001)
A = 1
phi = np.pi
noise = 0.2
ref_freq = 17.77777

signal = generate_signal(t_vec, A, phi, noise, ref_freq)
lock_in_measurement(signal, t_vec, ref_freq)