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)[Quelle]#

Plottet die Kohärenz zwischen x und y.

Kohärenz ist die normalisierte Kreuz-Spektraldichte

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

Parameter:

Fsfloat, Standard: 2: Die Abtastfrequenz (Samples pro Zeiteinheit). Sie wird zur Berechnung der Fourier-Frequenzen, freqs, in Zyklen pro Zeiteinheit verwendet.
windowaufrufbar oder ndarray, Standard: window_hanning: Eine Funktion oder ein Vektor der Länge NFFT. Um Fenster-Vektoren zu erstellen, siehe window_hanning, window_none, numpy.blackman, numpy.hamming, numpy.bartlett, scipy.signal, scipy.signal.get_window, etc. Wenn eine Funktion als Argument übergeben wird, muss sie ein Datensegment als Argument nehmen und die gefensterte Version des Segments zurückgeben.
sides{'default', 'onesided', 'twosided'}, optional: Welche Seiten des Spektrums zurückgegeben werden sollen. 'default' ist einseitig für reelle Daten und zweiseitig für komplexe Daten. 'onesided' erzwingt die Rückgabe eines einseitigen Spektrums, während 'twosided' zweiseitig erzwingt.
pad_toint, optional: Die Anzahl der Punkte, auf die das Datensegment bei der Durchführung der FFT aufgefüllt wird. Dies kann sich von NFFT unterscheiden, welches die Anzahl der verwendeten Datenpunkte angibt. Obwohl dies die tatsächliche Auflösung des Spektrums nicht erhöht (der minimale Abstand zwischen auflösbaren Spitzen), kann es mehr Punkte im Diagramm ergeben und somit mehr Details ermöglichen. Dies entspricht dem Parameter n im Aufruf von fft. Der Standardwert ist None, was pad_to gleich NFFT setzt.
NFFTint, Standard: 256: Die Anzahl der Datenpunkte, die in jedem Block für die FFT verwendet werden. Eine Zweierpotenz ist am effizientesten. Dies sollte NICHT zur Nullauffüllung verwendet werden, da die Skalierung des Ergebnisses sonst falsch ist; verwenden Sie stattdessen pad_to dafür.
detrend{'none', 'mean', 'linear'} oder aufrufbar, Standard: 'none': Die Funktion, die auf jedes Segment angewendet wird, bevor es per FFT verarbeitet wird. Sie dient dazu, den Mittelwert oder den linearen Trend zu entfernen. Im Gegensatz zu MATLAB, wo der Parameter detrend ein Vektor ist, ist er in Matplotlib eine Funktion. Das Modul mlab definiert detrend_none, detrend_mean und detrend_linear, aber Sie können auch eine benutzerdefinierte Funktion verwenden. Sie können auch einen String verwenden, um eine der Funktionen auszuwählen: 'none' ruft detrend_none auf. 'mean' ruft detrend_mean auf. 'linear' ruft detrend_linear auf.
scale_by_freqbool, Standard: True: Ob die resultierenden Dichtewerte mit der Skalierungsfrequenz skaliert werden sollen, was die Dichte in Einheiten von 1/Hz liefert. Dies ermöglicht die Integration über die zurückgegebenen Frequenzwerte. Der Standardwert ist True für MATLAB-Kompatibilität.
noverlapint, Standard: 0 (keine Überlappung): Die Anzahl der überlappenden Punkte zwischen den Blöcken.
Fcint, Standard: 0: Die Mittenfrequenz von x, die die x-Bereiche des Plots versetzt, um den Frequenzbereich widerzuspiegeln, der bei der Erfassung eines Signals verwendet wird, und das dann gefiltert und auf Basisband heruntergetastet wird.

Gibt zurück:

Cxy1-D Array: Der Kohärenzvektor.
freqs1-D-Array: Die Frequenzen für die Elemente in Cxy.

Andere Parameter:

dataindizierbares Objekt, optional

Wenn angegeben, akzeptieren die folgenden Parameter auch einen String s, der als data[s] interpretiert wird, wenn s ein Schlüssel in data ist

x, y

**kwargs

Schlüsselwortargumente steuern die Line2D-Eigenschaften

Eigenschaft	Beschreibung
`agg_filter`	eine Filterfunktion, die ein (m, n, 3) Float-Array und einen dpi-Wert entgegennimmt und ein (m, n, 3) Array und zwei Offsets von der linken unteren Ecke des Bildes zurückgibt
`alpha`	float oder None
`animated`	bool
`antialiased` oder `aa`	bool
`clip_box`	`BboxBase` oder None
`clip_on`	bool
`clip_path`	Patch oder (Path, Transform) oder None
`color` oder `c`	color
`dash_capstyle`	`CapStyle` oder {'butt', 'projecting', 'round'}
`dash_joinstyle`	`JoinStyle` oder {'miter', 'round', 'bevel'}
`dashes`	Sequenz von Floats (An/Aus-Linie in Punkten) oder (None, None)
`Daten`	(2, N) Array oder zwei 1D-Arrays
`drawstyle` oder `ds`	{'default', 'steps', 'steps-pre', 'steps-mid', 'steps-post'}, Standard: 'default'
`figure`	`Figure` oder `SubFigure`
`fillstyle`	{'full', 'left', 'right', 'bottom', 'top', 'none'}
`gapcolor`	Farbe oder None
`gid`	str
`in_layout`	bool
`label`	object
`linestyle` oder `ls`	{'-', '--', '-.', ':', '', (offset, on-off-seq), ...}
`linewidth` oder `lw`	float
`marker`	Marker-Stil-String, `Path` oder `MarkerStyle`
`markeredgecolor` oder `mec`	color
`markeredgewidth` oder `mew`	float
`markerfacecolor` oder `mfc`	color
`markerfacecoloralt` oder `mfcalt`	color
`markersize` oder `ms`	float
`markevery`	None oder int oder (int, int) oder Slice oder list[int] oder float oder (float, float) oder list[bool]
`mouseover`	bool
`path_effects`	Liste von `AbstractPathEffect`
`picker`	float oder aufrufbar[[Artist, Event], tuple[bool, dict]]
`pickradius`	float
`rasterized`	bool
`sketch_params`	(scale: float, length: float, randomness: float)
`snap`	bool oder None
`solid_capstyle`	`CapStyle` oder {'butt', 'projecting', 'round'}
`solid_joinstyle`	`JoinStyle` oder {'miter', 'round', 'bevel'}
`transform`	unknown
`url`	str
`visible`	bool
`xdata`	1D-Array
`ydata`	1D-Array
`zorder`	float

Anmerkungen

Hinweis

Dies ist der pyplot-Wrapper für axes.Axes.cohere.

Referenzen

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