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_eval

Вычислить 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()
../../_images/scipy-signal-qspline1d-1.png