scipy.signal.

cspline1d

scipy.signal.cspline1d(сигнал, lamb=0.0)

Вычислить коэффициенты кубического сплайна для массива ранга 1.

Найти коэффициенты кубического сплайна для 1-D сигнала, предполагая зеркально-симметричные граничные условия. Чтобы получить сигнал обратно из представления сплайна, зеркально-симметрично сверните эти коэффициенты с окном КИХ длины 3 [1.0, 4.0, 1.0]/ 6.0.

Параметры:

сигналndarray

Массив ранга 1, представляющий выборки сигнала.

lambfloat, опционально

Коэффициент сглаживания, по умолчанию 0.0.

Возвращает:

cndarray

Коэффициенты кубического сплайна.

Смотрите также

cspline1d_eval

Вычислить кубический сплайн в новом наборе точек.

Примеры

Попробуйте в вашем браузере!

Мы можем фильтровать сигнал, чтобы уменьшить и сгладить высокочастотный шум с помощью кубического сплайна:

>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from scipy.signal import cspline1d, cspline1d_eval
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> sig = np.repeat([0., 1., 0.], 100)
>>> sig += rng.standard_normal(len(sig))*0.05  # add noise
>>> time = np.linspace(0, len(sig))
>>> filtered = cspline1d_eval(cspline1d(sig), time)
>>> plt.plot(sig, label="signal")
>>> plt.plot(time, filtered, label="filtered")
>>> plt.legend()
>>> plt.show()

НазадОткрыть во вкладке