相位平滑的python代码
时间: 2024-06-16 22:04:07 浏览: 11
相位平滑是一种信号处理技术,用于减小信号的相位跳变或者抖动,使得信号更加平滑。下面是一个简单的相位平滑的Python代码示例:
```python
import numpy as np
def phase_smooth(signal, alpha):
smoothed_signal = np.zeros_like(signal)
smoothed_signal = signal
for i in range(1, len(signal)):
diff = signal[i] - signal[i-1]
diff = (diff + np.pi) % (2*np.pi) - np.pi
smoothed_signal[i] = smoothed_signal[i-1] + alpha * diff
return smoothed_signal
```
这段代码中,`signal`是输入的信号,`alpha`是平滑系数,用于控制平滑的程度。代码中使用了numpy库来进行数组操作和数学计算。
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pli相位滞后指数python代码
您好!要计算相位滞后指数,可以使用以下Python代码:
```python
import numpy as np
def phase_lag_index(signal, reference):
signal_fft = np.fft.fft(signal)
reference_fft = np.fft.fft(reference)
cross_spectrum = signal_fft * np.conj(reference_fft)
***
GS算法相位恢复python源代码
以下是一个简单的GS算法相位恢复的Python实现:
```python
import numpy as np
def gs_phase_recovery(signal):
N = len(signal)
phase = np.zeros(N, dtype=np.complex64)
phase[0] = np.angle(signal[0])
for k in range(1, N):
phase[k] = np.angle(signal[k] / signal[k-1])
return np.cumsum(phase)/(2*np.pi)
```
此代码接受一个长度为N的信号向量,并返回相位恢复后的信号。它实现了GS算法的基本思想:计算相邻样本之间的相位差,累积这些相位差,然后除以2*pi以获得相位。