scipy.signal.
qspline1d#
- scipy.signal.qspline1d(сигнал, lamb=0.0)[источник]#
Вычислить коэффициенты квадратичного сплайна для массива ранга 1.
- Параметры:
- сигналndarray
Массив ранга 1, представляющий выборки сигнала.
- lambfloat, опционально
Коэффициент сглаживания (должен быть равен нулю на данный момент).
- Возвращает:
- cndarray
Коэффициенты квадратичного сплайна.
Смотрите также
qspline1d_evalВычислить квадратичный сплайн в новом наборе точек.
Примечания
Найти коэффициенты квадратичного сплайна для 1-D сигнала, предполагая зеркально-симметричные граничные условия. Чтобы получить сигнал обратно из представления сплайна, зеркально-симметрично сверните эти коэффициенты с FIR-окном длины 3 [1.0, 6.0, 1.0]/ 8.0.
Примеры
Мы можем отфильтровать сигнал, чтобы уменьшить и сгладить высокочастотный шум с помощью квадратичного сплайна:
>>> import numpy as np >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> from scipy.signal import qspline1d, qspline1d_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 = qspline1d_eval(qspline1d(sig), time) >>> plt.plot(sig, label="signal") >>> plt.plot(time, filtered, label="filtered") >>> plt.legend() >>> plt.show()