scipy.signal.

convolve#

scipy.signal.convolve(in1, in2, mode='full', метод='auto')[источник]#

Свёртка двух N-мерных массивов.

Свертка in1 и in2, с размером вывода, определяемым mode аргумент.

Параметры:

in1array_like

Первый вход.

in2array_like

Второй вход. Должен иметь то же количество измерений, что и in1.

modestr {‘full’, ‘valid’, ‘same’}, необязательный

Строка, указывающая размер вывода:

full: Выходные данные — полная дискретная линейная свёртка входных данных. (По умолчанию)
valid: Выходные данные состоят только из тех элементов, которые не зависят от дополнения нулями. В режиме 'valid' либо in1 или in2 должен быть как минимум таким же большим, как другой, по каждому измерению.
same: Выходные данные имеют тот же размер, что и in1, центрированный относительно вывода 'full'.

методstr {'auto', 'direct', 'fft'}, optional

Строка, указывающая, какой метод использовать для вычисления свёртки.

direct: Свёртка определяется непосредственно из сумм, по определению свёртки.
fft: Преобразование Фурье используется для выполнения свертки путем вызова fftconvolve.
auto: Автоматически выбирает прямой или метод Фурье на основе оценки того, какой быстрее (по умолчанию). См. Примечания для подробностей.

Добавлено в версии 0.19.0.

Возвращает:

convolveмассив: N-мерный массив, содержащий подмножество дискретной линейной свертки in1 с in2.

Предупреждает:

RuntimeWarning: Использование свертки FFT на входных данных, содержащих NAN или INF, приведет к тому, что весь вывод будет NAN или INF. Используйте method='direct', когда ваши входные данные содержат значения NAN или INF.

Смотрите также

numpy.polymul: выполняет полиномиальное умножение (та же операция, но также принимает объекты poly1d)
choose_conv_method: выбирает наиболее быстрый подходящий метод свёртки
fftconvolve: Всегда использует метод FFT.
oaconvolve: Использует метод перекрытия с добавлением для выполнения свертки, что обычно быстрее, когда входные массивы большие и значительно различаются по размеру.

Примечания

По умолчанию, convolve и correlate использовать method='auto', который вызывает choose_conv_method для выбора самого быстрого метода с использованием предварительно вычисленных значений (choose_conv_method также можно измерить реальное время выполнения с помощью аргумента-ключа). Поскольку fftconvolve основывается на числах с плавающей запятой, существуют определенные ограничения, которые могут вынудить method='direct' (подробнее в choose_conv_method docstring).

Примеры

Сглаживание прямоугольного импульса с использованием окна Ханна:

>>> import numpy as np
>>> from scipy import signal
>>> sig = np.repeat([0., 1., 0.], 100)
>>> win = signal.windows.hann(50)
>>> filtered = signal.convolve(sig, win, mode='same') / sum(win)

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> fig, (ax_orig, ax_win, ax_filt) = plt.subplots(3, 1, sharex=True)
>>> ax_orig.plot(sig)
>>> ax_orig.set_title('Original pulse')
>>> ax_orig.margins(0, 0.1)
>>> ax_win.plot(win)
>>> ax_win.set_title('Filter impulse response')
>>> ax_win.margins(0, 0.1)
>>> ax_filt.plot(filtered)
>>> ax_filt.set_title('Filtered signal')
>>> ax_filt.margins(0, 0.1)
>>> fig.tight_layout()
>>> fig.show()

../../_images/scipy-signal-convolve-1.png