1D 평균 필터 MATLAB 이동

이 사용될 수있는 몇몇 필터는, 필터의 실제 선택을 달성하기 위해 노력하고 것에 의존 할 것이다. 당신이 버터, Chebyschev 및 타원형 필터를 언급 한 이후, 당신은 일반적으로 IIR 필터를 찾고 다시 있으리라 믿고있어. 위키 백과는 다른 필터와 그들이 수행에 최대 읽기 시작하기에 좋은 장소입니다. 예를 들어, 버터 워스 (Butterworth)는 통과 대역에서 최대로 평탄하고 반응 정지 대역 롤오프. Chebyschev합니다. 당신은 통과 대역 (유형 2) 또는 스톱 밴드 (유형 1) 및 다른 큰, 불규칙한 물결 그리고 마지막으로, 타원형 필터에서, 두 대역에서 잔물결이 s의 하나의 부드러운 응답이 있습니다. 다음 그림은 위키 피 디아에서 가져온 것입니다. 세 가지 경우에 그래서, 당신은 뭔가 다른 뭔가를 거래해야합니다. 버터 워스, 당신은 어떤 파문을 얻을 수 없지만, 주파수 응답은 느린 롤오프. 위의 그림에서, 반 전원에 도착하기 약 0.55 0.4에서 걸립니다. Chebyschev에서는 오프 가파른 롤을 얻을 수 있지만 밴드 중 하나에 불규칙하고 큰 파문을 허용해야하고, 타원형, 당신은 거의 인스턴트 차단 얻을 수 있지만, 두 대역에서 잔물결이 있습니다. 필터의 선택은 응용 프로그램에 전적으로 의존한다. 당신은 당신이 당신에게 통과 대역 (버터 워스 (Butterworth) / Cheby2)의 부드러운 응답을 준다 뭔가를해야 다음에 어떤 손실이 거의없는 깨끗한 신호를 얻기 위해 노력하고 있습니다. 당신이 정지 대역에서 주파수를 죽이려하고, 당신이 t 통과 대역의 응답에 약간의 손실이 그런 다음 정지 밴드 (Cheby1) 부드러운이야 뭔가를해야합니다 마음 원이다. 당신은 매우 날카로운 컷 - 오프 코너, 그래서, 당신은 타원형 필터를 사용해야하는 경우 통과 대역을 넘어 약간 분석에 해로운 즉 무엇을해야합니까. IIR 필터에 대해 기억해야 할 것은 그들이 가지고 극을했습니다 것입니다. 만약 필터가 불안정하게 만들 것이다 IIR 필터의 차수를 증가 필터 지연되는 유일한 분파와 필터의 차수를 증가시킬 수 FIR 필터와는 달리. 불안정, 나는 당신이 단위 원 외부에있는 기둥을해야합니다 의미한다. 이 때문에 왜, 당신은 IIR 필터에 위키 기사를 읽을 수 있습니다 참조하십시오. 안정성에 특히 일부입니다. 더 내 지점을 설명하기 위해 다음과 같은 대역 통과 필터를 고려한다. 이제 zplane 사용 제로 극도를 보면의 (b를 a). 이 접근법은 불안정하게 단위 원 밖에있는 여러 자극 (X)이 있음을 볼 것이다. 이 주파수 응답은 모든 엉망이 사실로부터 명백하다. 당신의 정확한 설계 요건보다 안정된 필터를 얻기 위하여 다음의 (A, B) 얻을 freqz 사용하면 B-A 대신 Z-P-K 방법을 사용하여 2 차 필터를 사용해야 할 것이다. MATLAB한다. 이 필터의 특성을 보면 지금, 당신은 모든 극 (따라서 안정적) 단위 원 내부 거짓말 것을 볼 것이다 및 방법은 버터와 ellip 비슷 설계 요구 사항과 일치하는 방법은 다음과 같습니다 같은 필터 위와이야 . 동등한 buttord 및 ellipord와. matlab에 설명서는 설계 필터에 대한 좋은 사례가있다. 이러한 예에 구축 할 수 있으며 광산은 당신이 원하는에 따라 필터를 설계 할 수 있습니다. 데이터에 필터를 사용하려면 필터 (B, A, 데이터) 또는 필터 (HD, 데이터)이 결국 무엇을 사용 필터에 따라 작업을 수행 할 수 있습니다. 당신이 제로 위상 왜곡을 원하는 경우, filtfilt를 사용합니다. 그러나, 이 dfilt 개체를 허용하지 않습니다. 의 HD와 제로 위상 필터에 따라서. 이 DarenW의 코멘트에 대한 응답 인 매스 웍스 파일 교환 사이트에서 사용할 수있는 filtfilthd 파일을 사용합니다. 스무딩 및 필터링은 두 개의 서로 다른 작업, 그리고 그들이 어떤 안부 (이동 평균은 로우 패스 필터입니다) 유사 다시 있지만, 당신은 단순히 당신이 t 원의 관심사가 될 것을 확신 할 수 그것을 제외하고 다른 하나를 대신 T 수 특정 응용 프로그램. 예를 들어, 0-25kHz에서 선형 처프 신호에 구현 다렌의 제안, 가우시안 필터 물론 함께 부드럽게 한 후, 100kHz의에서이 주파수 스펙트럼을 샘플링, 가까이는 10Hz로 드리프트는 거의 전무하다. 그러나, 동작이 완전히 원래의 신호의 주파수 성분의 특성을 변화했다. 이러한 차이들은 완전히 (적색 라인 참조) 스무딩 오퍼레이션의 롤 오프를 무시하고 제로 평탄하다고 가정하므로 대해 온다. 그게 사실이라면, 다음 빼기 근무했습니다 것입니다. 그러나 슬프게도, 그 설계 필터에 대한 전체 필드가​​ 존재하는 이유 인 경우, 하지 않습니다. 필터 만들기 - 예를 들어 B, N 필터의 순서 인 버터 (높은 N, WN를) 사용 - 이 무엇인지 모르는 경우, 단지 10 WN로 설정하면 0 사이 정규화 차단 주파수 1 (1) 신호의 샘플 속도의 절반에 대응. 샘플 속도는 FS, 당신은 10 Hz의 차단 주파수를 원하는 경우에, 당신은 WN를 설정해야합니다 (10 / (FS / 2)). 그런 다음 X는 신호 인 Y 필터 (B, A, X)를 사용하여 필터를 적용 할 수 있습니다. 또한 filtfilt 기능으로 볼 수 있습니다. 이 튜토리얼은 이미지 처리를 위해 MATLAB을 사용하는 방법에 대해 설명합니다. MATLAB에 익숙는 가정 (당신은 매트릭스를 사용하고, M-파일을 작성하는 방법을 알고 있어야합니다). MATLAB 이미지 처리 도구 상자를 가지고 도움이되지만 다행히 아무 도구 상자는 대부분의 작업이 필요하지 않습니다. 이미지 도구 상자를 필요로하는 명령은 이미지 도구 상자로 표시됩니다. 이미지 표현 MATLAB에서 이미지의 다섯 종류가 있습니다. 그레이 스케일. 키가 그레이 스케일 이미지 M 픽셀과 N 픽셀은 넓은 크기 M N의 이중 데이터 형식의 행렬로 표현된다. 요소 값 (예를 들어 myimage을 (m, n)은) 0 검은 색과 흰색 1과 0의 픽셀 그레이 스케일 강도를 나타낸다. 트루 RGB. 트루 빨강 - 녹색 - 파랑 (RGB) 이미지는 입체 M N 이중 3 행렬로서 표현된다. 각 픽셀은 0의 값을 가진 삼차원 따라 적색, 녹색, 청색 성분을, 예를 들면, 화소의 색 성분 (m, N)를 myimage을하다 (m N, 1) 적색 myimage을 (m, N, 2) 녹색, myimage을 (M, N, 3) 블루. 인덱스. 색인 (팔레트) 이미지 크기 M N의 인덱스 행렬 및 크기 K 3의 색상 맵 행렬로 표현된다. 컬러 맵 이미지에 사용되는 모든 색상을 보유하고 인덱스 매트릭스 칼라 맵을 참조하여 컬러 화소를 나타낸다. 예를 들어, 22 색 마젠타 MyColormap (22 : 1,0,1 경우. 다음 myimage을 (m, n)은 (22)은 마젠타 색의 화소이다. 이진. 이진 화상의 화소 값이 1 (TRUE) 또는 0 (거짓)에있는 M이 N 논리 행렬로 표현된다. UINT8. 이 유형의 메모리를 적게 사용하고 일부 작업은 두 유형보다 빠르게 계산합니다. 단순화를 위해, 이 튜토리얼은 더 UINT8 설명하지 않습니다. 그레이 스케일은 일반적으로 이미지 처리에 대한 바람직한 형태이다. 컬러가 필요 경우에서, RGB의 컬러 화상으로 분해 될 수 있으며, 세 개의 개별 그레이 스케일 이미지로 처리. 인덱스 이미지는 대부분의 작업에는 그레이 스케일 또는 RGB로 변환해야합니다. 다음은 몇 가지 일반적인 조작과 전환이다. 몇 명령은 이미지 도구 상자를 필요로 이미지 도구 상자로 표시됩니다. 읽기 및 이미지를 작성하는 것은 MATLAB 읽고 imread 및 imwrite 명령을 사용하여 이미지를 기록 할 수 있습니다 파일. 파일 형식의 상당수가 지원되지만, 일부는 없습니다. 이미지를 읽을 때, 불행한 문제가 imread이 두 배로 변환 사용하기 전에 재 스케일링해야 UINT8 데이터 형식에서 이미지 데이터를 반환하는 것입니다 : 설치가 지원하는 볼 imformats를 사용합니다. 그래서 그 대신 직접 imread 호출, 나는 이미지를 읽고 변환하려면 다음 M-파일 기능을 사용 : 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고이 M-기능을 사용 getimage. m을 저장합니다. 이미지 baboon. png가 (또는 어딘가에 MATLAB 검색 경로에서) 현재 디렉토리에있는 경우, 당신은 myimage을의 된 GetImage (baboon. png)와 함께 읽을 수 있습니다. 이미지가 된 GetImage (이미지 / baboon. png)와 / / 이미지 인 경우에도 예를 들어, 일부 경로를 사용할 수 있습니다. 그레이 스케일 또는 RGB 이미지를 작성하려면, myimage을 잘못 조정하면 0.1의 요소와 이중 행렬주의 사용, 저장된 파일은 아마 비어 있습니다. 이미지 파일을 작성할 때, 내가보기 엔 PNG 파일 형식을 사용하는 것이 좋습니다. 그것은, 무손실 트루 컬러 RGB를 지원하고 꽤 잘 압축하기 때문에이 형식은 신뢰할 수있는 선택입니다. 주의 다른 형식을 사용합니다. 기본 조작 다음은 그레이 스케일 이미지 U에 대한 몇 가지 기본 동작입니다. 이미지 도구 상자를 필요로하는 명령은 이미지 도구 상자로 표시됩니다. (주 :... 임의의 어레이를 들어 구문 U를 (:) 수단은 열 벡터에 U 풀다 예를 들어, 유 1.5 0.2 다음 U (:) 1 0 5 2 인 경우) 예를 들어, 화상 신호 전력은 신호 대 잡음비 (SNR)와 피크 신호​​대 잡음비 (PSNR)를 계산에 사용된다. 깨끗한 이미지 uclean 및 소음 오염 된 이미지 유를 감안할 때, 규범주의하십시오. 동작 벡터에 V는 SQRT를 계산 (v)의 규범이다 (합 (ⅴ. 2)). 하지만, 행렬 A에 대한 놈 (A)가 유도 L이 매트릭스 규범 계산 그래서 표준 (A)를 확실히 (합계 (A (:)을 SQRT되지 않는다. 2)). 그럼에도 불구하고이 된 규범을해야하는 위치 (규범 (A)를 사용하는 쉬운 실수 A (:)). 선형 선형 필터링 신호 처리의 기초 기술이다 ​​필터링한다. 간략하게 소개하기 위해 선형 필터는 각 화소의 X m에서, n은 화상의 선형 함수는 N, 새로운 화소 값 y를 m을 계산하는 화소와 그 이웃에서 평가되는 동작이다. 이차원 선형 필터 y는 출력이고, x는 입력되는 일반적인 형태를 가지며, H는 필터의 임펄스 응답이다. 부드럽게, 선명하게, 그리고 일부 응용 프로그램의 이름을, 가장자리를 감지 필터에 시간 리드의 다른 선택. 상기 식의 우변은 시간 X로 간결하게 표시되고, H와 x의 컨벌루션 불린다. 공간적 도메인 필터링 이차원 선형 필터링과 CONV2 MATLAB 구현된다. 불행하게도, CONV2은 필터링 결과는 경계에 가까운 픽셀 일반적으로 부적절하다는 것을 의미 제로 패딩하여 이미지의 경계 근처에 필터링 처리 할 수​​ 있습니다. CONV2를 호출 할 때이 문제를 해결하기 위해, 우리는 패드 입력 이미지와는 유효한 옵션을 사용할 수 있습니다. 다음 M-기능은이 작업을 수행합니다. 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고이 M-기능을 사용 conv2padded. m을 저장합니다. 다음은 몇 가지 예는 다음과 같습니다 차원 필터 시간이이 두 1D 필터 H1 및 H2의 외적으로 표현 될 수있는 경우 분리이라고합니다. 즉, 시간 (H1) (H2 : (:). 시간보다 H1와 H2를 전달하는 빠릅니다. 으로는 이동 평균 창 가우시안 필터 위에서 이루어집니다. 사실, 소벨은 HX 및 HY는 H1과 CONV2로 필터링 공간 도메인 필터링 H2 푸리에 도메인 쉽게 computaionally 비용이 많이 드는 작업입니다 무엇 분리되어 필터링합니다. M이 N 이미지에 K K 필터의 경우, CONV2 비용 O (MNK 2) 추가 및 곱셈, 또는 O (N 4) M N K를 가정하면. 계산량은 O (N 2 로그 N)으로 감소되기 때문에, 큰 필터의 푸리에 도메인에서 필터링하는 빠르다. 푸리에의 회선 - 곱셈 속성 변환을 사용하여 회선이 동등 결과에 의해 계산된다 위의 계산은주기적인 경계 확장자를 사용하는 경계 부근을 제외하고 conv2padded (X, H)에 해당합니다. 푸리에 기반 필터링은 각 방향 입력을 반영하여 대칭 경계 확장으로 수행 할 수 있습니다 (참고 : 더 효율적인 방법은 FFT 중첩 합산 필터링 인 신호 처리 도구 상자 FFT는 fftfilt 하나의 차원에서 중첩 합산 구현합니다. .) 비선형 비선형 필터가 각 화소 YM 필터링 동작이다 필터링 N XM의 비선형 함수는이고, n 및 이웃. 여기에서 우리는 간단히 비선형 필터의 몇 가지 유형에 대해 설명합니다. 만약 이미지 도구가 있다면 순서 통계 필터 순서 통계 필터 ordfilt2 medfilt2과 함께 수행 될 수있다. 주문 통계 필터는 이웃을 통해 픽셀 값을 정렬하고 가장 큰 값 번째 (k)를 선택합니다. 최소, 최대 및 평균 필터는 특별한 경우입니다. 당신은 이미지 도구 상자가있는 경우 형태 학적 필터, bwmorph 침식, 팽창, 열기, 닫기, 및 골격 등의 바이너리 이미지에 다양한 형태 학적 연산을 구현합니다. imerode : 또한 그레이 스케일 이미지의 형태로 사용할 수 명령이 있습니다. imdilate 및 imtophat. 다른 사람의 사이에서. 때때로 우리는 MATLAB이없는 것을 새 필터를 사용하려면 자신의 필터를 구축 할 수 있습니다. 아래의 코드는 필터를 구현하기위한 템플릿입니다. (. 참고 :.이 다시 MATLAB 5 및 이전, 한 번 사실 빈번한 잘못 주장은 MATLAB에서 루프가 느린 피해야한다는 것입니다, 하지만있는 합리적으로 빠른 현대 버전에서 루프) 예를 들어, 알파 손질 의미 필터 윈도우에서 D /이 가장 낮은 및 D / 2 가장 높은 값을 무시하고 평균 나머지 (2 R 1) 2 일 값을. 필터는 중앙값 필터와 평균값 필터 사이의 균형이다. 알파 손질 평균 필터가 또 다른 예로서 같은 템플릿으로 구현 될 수있다, 양자 필터는 같은 이름으로 명령 MATLAB과 호환성 용으로 작성된 수치 파이썬 기능입니다. MATLAB 호환 기능 () 일관성 (정규화 된 상호 스펙트럼 밀도) CSD () 크로스 스펙트럼 밀도 uing 웰치의 평균 periodogram의 RK4 () 1D 또는 ND 시스템 specgram () 스펙트로 그램 (시간 세그먼트에 걸쳐 스펙트럼)에 대한 4 차 룽의 쿠타 통합 기타 응집 돈 (t)가 MATLAB에 존재하지만, 어쨌든 유용한 기능 기능 : 모든 쌍 이상) (일관성을 쌍을 응집. 이것은 MATLAB 함수 아니지만, 우리는 내 실험실에서 일관성에게 많은 계산, 우리는 쌍의 많은 위해를 계산한다. 이 기능은 직접의 FFT를 캐싱하여 효율적으로이 작업을 수행하도록 최적화되어 있습니다. RK4 () 당신이 이제까지 자신이 scipy없이 좌초 찾을 경우의 4 차 룽게 - 쿠타의 ODE 통합 (그리고 훨씬 우수 scipy. integrate 도구) 인접 지역 () 아래에서 몇 가지 논리적 인 마스크 크로스에 의해 스팬 지역의 인덱스를 돌려줍니다 () 크기를 반환) () (1 차원 배열 위에서 십자가 아래에서 임계 값을 초과 인덱스를 돌려 1 차원 배열이 복잡한 스펙트럼 위에서 임계 값을 초과 인덱스를 돌려줍니다 () 신호의 크기 스펙트럼의 복소수 주파수 스펙트럼을 반환 신호 각도 스펙트럼의 주파수 스펙트럼 () (신호의 위상 스펙트럼의 주파수 스펙트럼의 각도 (래핑 된 위상)을 반환 () 신호 detrend의 평균의 주파수 스펙트럼의 위상 (래핑 각도)을 반환) 평균 제거의 라인에서. () 비하 라인에서 평균을 제거합니다. 이 기능은 기본 축 제외 detrend의 평균 ()로 동일하다. detrend 선형 () 라인에서 가장 적합한 라인을 제거합니다. detrend 없음 () 원래 라인을 돌려줍니다. () 메모리 효율적인 방법으로 보폭 반복의 배열에 모든 창을 가져 오기) (창 보폭 메모리 효율적인 방식으로 창을 배열을 적용 반복 ()에 대한 지정된 축으로 기록 배열 도우미 함수를 따라 도우미 메서드의 컬렉션 창을 적용 numpyrecord 배열 rec2txt () 예쁜 유형 검사 녹화로 파일) (CSV 파일 csv2rec의 레코드 배열 rec2csv () 저장 기록 배열을 인쇄 CSV에서 기록적인 배열을 가져 오기 추가 필드 () 필드 (들) / 어레이 (들) 배열 녹화를 기록 추가 SQL과 유사한 그룹에 의해 데이터 (요약) (A 간단한 키 녹화 GROUPBY 같은 단일 컬럼을 사용하여 여러 recarrays의 조인) () (필드 드롭 가입 기록 배열 녹화에서 필드를 드롭 () RECS가 결합 필드의 순서에 두 개의 기록 배열에 참여 GROUP BY) 녹화 요약한다 () 도우미 코드는, 당신이 컬러 네거티브 값 같은 것들을 빨간색 할 것입니다 기능에 전달할 수있는 개체 형식의 무리가 있습니다 (전자 rec2csv)에 녹화 뷰어 기능은 새로운 분야에 녹화 배열 필드를 필터링하기 퍼센트의 서식 및 스케일링 등 클래스 matplotlib. mlab을 설정합니다. 웰치의 평균 periodogram 방법에 의한 크로스 스펙트럼 밀도를 FormatBool. 벡터의 x와 y는 NFFT 길이 세그먼트로 분할된다. 각 세그먼트는 기능 detrend에 의해 트랜드 및 기능 창에서 윈도 윙된다. noverlap 세그먼트 사이의 중첩의 길이를 제공합니다. X와 Y의 직접적인의 FFT의 생성물로 인해 윈도우에 전력 손실을 보정하기 위해 스케일링으로 계산하는 각각의 세그먼트에 걸쳐 평균화된다. 렌 (x)는 NFFT 경우. 그들은 NFFT 제로 패딩 될 것입니다. X. Y. 1-D 어레이 또는 시퀀스 어레이 또는 데이터 Fs를 함유 서열. 샘플링 주파수 (단위 시간당 샘플) 라. 이는 단위 시간당 사이클, 푸리에 주파수 freqs을 계산하는 데 사용된다. 기본값은 2 창입니다. 호출 또는 함수 또는 길이 NFFT의 벡터를 ndarray. 만들려면 윈도우 벡터는 윈도우 해닝 ()를 참조하십시오. 윈도우 없음 (). numpy. blackman (). numpy. hamming (). numpy. bartlett (). scipy. signal (). scipy. signal. get 창 (). 등 기본 창 해닝 ()이다. 함수는 인수로 전달되는 경우, 인수로 데이터 세그먼트를 타고 세그먼트의 윈도우 버전을 반환해야한다. 면. 양면을 강제로. 패드. 고속 퓨리에 변환을 수행하는 경우 상기 데이터 세그먼트에 패딩되는 점의 수를 정수. 이 NFFT 다를 수 있습니다. 사용되는 데이터 포인트의 수를 지정한다. 스펙트럼 (분해 피크 사이의 최소 거리)의 실제 해상도를 증가하는 것은 아니지만, 이 자세히 허용, 줄거리에 더 많은 포인트를 줄 수 있습니다. 이 FFT의 호출로 n 매개 변수에 해당합니다 (). 기본값은 NFFT NFFT 동일에 패드를 설정 없음, 없습니다. 고속 퓨리에 변환을위한 각각의 블록에 사용되는 데이터 포인트의 수를 정수. 전력이 가장 효율적입니다. 디폴트 값이 제로 패딩을 얻기 위해 사용하지 말아주세요, 또는 결과의 크기 조절이 잘못 될 것 256입니다. 이 대신에 대한에 패드를 사용합니다. detrend. 또는이 함수는 평균 또는 선형 추세를 제거하도록 설계 FFT-ING 전에 각 세그먼트에 적용. detrend 파라미터 벡터이다 MATLAB, 달리하기 matplotlib에서 함수이다. pylab 모듈이 없음을 detrend 정의하지 않는다 (). detrend 평균 (). 및 detrend 선형 (). 하지만 당신은뿐만 아니라 사용자 정의 기능을 사용할 수 있습니다. 또한 기능 중 하나를 선택하는 문자열을 사용할 수 있습니다. 통화가 없음을 detrend 없다 (). 결과 농도 값이 Hz에서 -1 단위로 밀도를 제공 스케일링 주파수에 의해 조정할지 여부를 지정합니다. 이 반환 된 주파수 값을 통해 통합 할 수 있습니다. 기본값은 MATLAB의 호환성을 위해 True입니다. noverlap. 세그먼트 간의 오버랩 포인트 수가 정수. 기본값은 0 (오버랩)된다. 튜플 (. Pxy freqs를) 반환 Pxy. 1-D 배열 (실제 가치) freqs를 확장하기 전에 크로스 스펙트럼 P의 값. 1-D 배열 Pxy 참고 문헌의 요소에 대응하는 주파수 : Bendat 아들 (1986)의 PSD ()의 PSD ()는 Y의 X를 설정하는 것과 같습니다. matplotlib. mlab. csv2rec (FNAME. 코멘트. skiprows 0. checkrows 0. 분리.. converterd 없음. 이름 없음. 누락. missingd 없음. mrecords False를 사용합니다. dayfirst 거짓. yearfirst 거짓) 쉼표 /​​ 공간 / 탭으로 구분 된 파일에서 데이터로드를 FNAME에로 NumPy와 레코드 어레이 레코드 어레이 돌아가서. 이름 경우 None입니다. 헤더 행이 자동으로 recarray 이름을 지정해야합니다. 헤더는 하부 공간이 밑줄로 변환됩니다 맡았다되며, 불법 속성 이름 문자를 제거합니다. 이름 경우 없음되지 않습니다. 이는 컬럼 이름을 사용하여 이름의 서열이다. 이 경우, 어떠한 헤더 행이없는 것으로한다. FNAME. 파일 이름이나 파일 핸들이 될 수 있습니다. 파일 이름이 의견에 끝나는 경우 gzip으로 압축 된 파일에 대한 지원, 자동입니다. 문자는 댓글 skiprows의 제거를 전환 할 파일의 주석 또는 없음의 시작을 나타내는 데 사용. checkrows를 건너 상단의 행의 수이다. 행의 수는 열 데이터 형식을 확인하는 확인한다. 제로로 설정하면 모든 행이 확인됩니다. converterd. None이 아니라면. 컨버터 기능에 대한 사전 매핑 열 번호 또는 munged 열 이름입니다. 이름. 없음되지 않은 경우, 헤더 이름의 목록입니다. 이 경우, 헤더 파일 missingd에서 사전 맵핑이 필드는 예를 들어 실제 데이터를 포함하지 않고 마스킹되어야한다는 것을 의미 필드 값 컬럼 이름 munged 판독되지 않는다 없습니다. 값이 문자열에 관계없이 사용 mrecords에 표시되는 항목의 누락 필드 신호를 보낸다. true의 경우, 데이터의 더 행이 발견되지 않으면, 아무도 반환되지 누락 된 경우 mrecords. fromrecords를 기록 배열을 반환 예 / loadrec. py의 matplotlib. mlab를 참조하십시오. csvformat 공장 (형식) matplotlib. mlab. 비하 (X. 축 0) 반환 X 뺀 평균을 지정된 축을 따라. denone () delinear ()와 denone ()는 다른 detrend 알고리즘이다. detrend 평균 ()이 함수는 기본 축 제외 detrend의 평균 ()로 동일하다. 그 추세가 제거로 x를 돌려줍니다. 보정시 (기본값) 인 경우, 델 로니 삼각 측량을 기반으로 자연 인접 보간을 사용합니다. MPL에의 toolkits. natgrid 모듈이 설치되어있는 경우에만이 옵션을 사용할 수 있습니다. 이것은 GitHub의 /하기 matplotlib / natgrid에서 다운로드 할 수 있습니다. 제 (XI. 일) 그리드는 일반 및 단조, 이 경우 증가해야합니다. 보정시이면, 선형 보간 matplotlib. tri. LinearTriInterpolator 통해 사용된다. 대신 griddata를 사용. 보다 유연한 기능과 다른 보간 옵션은 matplotlib. tri. Triangulation과 matplotlib. tri. TriInterpolator를 사용하여 사용할 수 있습니다. 모양 (N. N. N) (순위 R)의 행렬을 돌려줍니다. 2보다 높은 순위의 경우, 이 객체는 단순히 다중 색인 크로네 커 델타는 다음과 DTYPE (또는 형태 코드)이 (그것을 기본값으로)를받을 수 있습니다 선택적. 2 순위의 기본값은이 기능이 numpy. identity (n)은 같은 (단지 N이 주어 졌을 때) 디폴트의 경우에 작동하지만 놀랍게도 때문에, 훨씬 빠릅니다. matplotlib. mlab. 폴리 (포인트. 버텍스) 내부의 점 X의 순서입니다. Y 점. 버텍스는 x의 순서입니다. 다각형의 정점 Y. 반환 값은 다각형의 내부에있는 점을 포인트로 인덱스의 순서입니다. matplotlib. mlab. 시퀀스에서 첫 번째와 마지막 객체가 같은지 다각형 (X)를 테스트한다. 이들은 아마도되는 커브가 닫혀있는 경우이 경우이 기능이 테스트에서, 다각형 곡선을 조정합니다. matplotlib. mlab. n은 그렇지 않으면 2, 0의 힘 경우 ispower2 (n)은 n 개의 로그베이스 (2)를 돌려줍니다. 2 0 1, 그에 따라 해석 : n은 1이 경우 잠재적 모호성을합니다. matplotlib. mlab. 공급 NumPy와 배열 또는 매트릭스 X (즉, 그것은 여러 축이있을 수 있습니다 그것은 하나의 비 - 싱글 축이 의미하는 벡터처럼 보이는 경우 isvector 동일한 이름을 가진 MATLAB 함수처럼 (X)는 True를 반환하지만, 모든 길이가 있어야합니다 (1) 중 하나를 제외하고). 그냥 배열 한 축이 있는지 확인하려면, X. ndim 1. matplotlib. mlab를 사용합니다. l1norm (a)는의 (L1)의 규범을 돌려줍니다. 평평. 별도의 기능 (안 속도에 대한 표준 ()를 호출)로 구현됩니다. matplotlib. mlab. l2norm (a)는의 L2 규범을 돌려줍니다. 평평. 별도의 기능 (안 속도에 대한 표준 ()를 호출)로 구현됩니다. matplotlib. mlab. 적은 간단한 선형 보간 (X. Y. XI. 거짓 extrap)이 기능은 간단한 (하지만 다소 덜 cbook. simple 선형 보간 ()보다) 직선 보간 제공합니다. 이 점 임의의 집합에서 진정한 선형 보간법을 수행하는 동안 간단한 선형 보간 (), 시작과 끝 사이의 점의 목록을 제공합니다. 이것은 매우 비효율적 선형 보간 비교적 비 많이 사용 사례의 포인트 수가 적은 경우에만 사용되는 것을 의미한다. 실제 직선 보간의 경우, scipy를 사용합니다. matplotlib. mlab. LOG2 (X. LN2 0.6931471805599453)이 느린 함수이지만 입력 대수가 0.6 사이에두고 2 리턴 N 값의 정수 정확한 전력이 경우 정확한 정수 값을 반환하도록 보장하는 기지국 2의 로그 (X)을 반환 및 XMAX. matplotlib. mlab. 긴 연속 사람 (x)는 X의 연속 된 사람들의 긴 스트레치의 인덱스를 돌려줍니다. X를 가정하면 0과 1의 벡터이다. 두 개의 동일 길이 뻗어있을 경우, 첫 번째를 선택. matplotlib. mlab. 긴 연속 사람의 matplotlib. mlab에 대한 가장 긴 것 (x)의 별칭. 크기 스펙트럼 (없음 X. Fs를 없음. 창 없음. 패드. 측면 없음) x의 주파수 스펙트럼의 크기 (절대 값)을 계산합니다. 데이터 패드로의 길이에 패딩하고, 윈도우 함수는 윈도우 된 신호에 적용된다. X. Fs를 상기 데이터를 포함하는 1-D 어레이 또는 시퀀스 어레이 또는 시퀀스. 샘플링 주파수 (단위 시간당 샘플) 라. 이는 단위 시간당 사이클, 푸리에 주파수 freqs을 계산하는 데 사용된다. 기본값은 2 창입니다. 호출 또는 함수 또는 길이 NFFT의 벡터를 ndarray. 만들려면 윈도우 벡터는 윈도우 해닝 ()를 참조하십시오. 윈도우 없음 (). numpy. blackman (). numpy. hamming (). numpy. bartlett (). scipy. signal (). scipy. signal. get 창 (). 등 기본 창 해닝 ()이다. 함수는 인수로 전달되는 경우, 인수로 데이터 세그먼트를 타고 세그먼트의 윈도우 버전을 반환해야한다. 면. 양면을 강제로. 패드. 고속 퓨리에 변환을 수행하는 경우 상기 데이터 세그먼트에 패딩되는 점의 수를 정수. 스펙트럼 (분해 피크 사이의 최소 거리)의 실제 해상도를 증가하는 것은 아니지만, 이 자세히 허용, 줄거리에 더 많은 포인트를 줄 수 있습니다. 이 FFT의 호출로 n 매개 변수에 해당합니다 (). 기본값은 입력 신호 (즉, 패딩)의 길이와 동일한에 패드를 설정 없음, 없습니다. 스펙트럼 : 튜플 (. 스펙트럼 freqs)를 돌려줍니다. 1-D 크기 스펙트럼의 값이 (실제 가치) 배열 freqs. 1-D 어레이 스펙트럼 PSD의 요소에 대응하는 주파수 () PSD ()은 전력 스펙트럼 밀도를 반환한다. 복잡한 스펙트럼 ()이 함수는 단지 스펙트럼의 절대 값을 반환한다 (). 각 스펙트럼 () 각 스펙트럼 () 해당 주파수의 각도를 반환합니다. 위상 스펙트럼 () 위상 스펙트럼 () 해당 주파수의 위상 (래핑 각도)을 반환합니다. specgram () specgram () 신호 내에서 세그먼트의 크기 스펙트럼을 반환 할 수 있습니다. len의 (N) (X)의 이동 평균을 계산한다. 규범 (A, P 2) - (A)의 반환 a. flat하는 L-P 규범의 1-P는 규범. 평면 배열로 간주. 임의 순위 배열은 항상 평평하기 때문에 이것은 진정한 매트릭스 표준이 아닙니다. p는 숫자 또는 L-무한 규범을 얻을 수있는 문자열이 될 수 있습니다. X의 인수에서 평가 일반 PDF 파일은 뮤를 제공 돌려줍니다. 시그마 matplotlib. mlab. 오프셋 선 (. Y yerr는) /로 배열 Y 간격 띄우기 - 오류와 튜플 반환 (Y - ERR, y를 ERR을). 오류 용어가 될 수 있습니다 스칼라. 이 경우, 리턴 튜플은 명백하다. Y와 같은 길이의 벡터. 양은 y를 / - ERR 성분이 많다는 계산된다. 이 경우 길이 2의 튜플은 yerr 0 y를 아래의 오류이며 yerr 1 y를 위의 오류입니다. 예를 들어 : N 크기의 다각형 곡선을 따라 이동 한 거리를 계산합니다. 여기서 X는 m × n 개의 어레이 또는 매트릭스이다. 각 지점에서 곡선을 따라 거리로 이루어지는 길이 M의 어레이 (즉 X의 행)를 반환한다. matplotlib. mlab. 위상 스펙트럼 (없음 X. Fs를 없음. 창 없음. 패드. 측면 없음) x의 주파수 스펙트럼의 위상 (래핑 각도 스펙트럼)을 계산합니다. 데이터 패드로의 길이에 패딩하고, 윈도우 함수는 윈도우 된 신호에 적용된다. X. Fs를 상기 데이터를 포함하는 1-D 어레이 또는 시퀀스 어레이 또는 시퀀스. 샘플링 주파수 (단위 시간당 샘플) 라. 이는 단위 시간당 사이클, 푸리에 주파수 freqs을 계산하는 데 사용된다. 기본값은 2 창입니다. 호출 또는 함수 또는 길이 NFFT의 벡터를 ndarray. 만들려면 윈도우 벡터는 윈도우 해닝 ()를 참조하십시오. 윈도우 없음 (). numpy. blackman (). numpy. hamming (). numpy. bartlett (). scipy. signal (). scipy. signal. get 창 (). 등 기본 창 해닝 ()이다. 함수는 인수로 전달되는 경우, 인수로 데이터 세그먼트를 타고 세그먼트의 윈도우 버전을 반환해야한다. 면. 양면을 강제로. 패드. 고속 퓨리에 변환을 수행하는 경우 상기 데이터 세그먼트에 패딩되는 점의 수를 정수. 스펙트럼 (분해 피크 사이의 최소 거리)의 실제 해상도를 증가하는 것은 아니지만, 이 자세히 허용, 줄거리에 더 많은 포인트를 줄 수 있습니다. 이 FFT의 호출로 n 매개 변수에 해당합니다 (). 기본값은 입력 신호 (즉, 패딩)의 길이와 동일한에 패드를 설정 없음, 없습니다. 스펙트럼 : 튜플 (. 스펙트럼 freqs)를 돌려줍니다. 1-D 라디안 위상 스펙트럼의 값이 (실제 가치) 배열 freqs. 1-D 어레이 스펙트럼 복잡한 스펙트럼의 요소 ()이 함수는 단지 스펙트럼의 각도 값을 리턴에 대응하는 주파수 (). 크기 스펙트럼 () 크기 스펙트럼 ()는 해당 주파수의 크기를 반환합니다. 각 스펙트럼 () 각 스펙트럼 ()이 함수의 랩 버전을 반환합니다. specgram () specgram () 신호 내에서 세그먼트의 위상 스펙트럼을 반환 할 수 있습니다. XS와 YS의 순서를 감안할 때. 0.6 이상에서 수평베이스와 YS의 상한을 가지는 다각형의 정점을 반환한다. 0.6 이상은 스칼라입니다. matplotlib. mlab. X 일련의 주어와 폴리 (X. ylower. yupper). ylower 및 yupper. 그들 사이의 영역을 채우는 다각형을 반환합니다. ylower 또는 yupper 스칼라 또는 반복 가능한 일 수있다. 그들은 반복 가능한 경우, 그들은 X 길이가 같아야합니다. x의 백분위 수를 돌려줍니다. p는 하나의 값 또는 백분위 스칼라들의 시퀀스 일 수있다. p는 시퀀스 인 경우, 복귀 시퀀스의 i 번째 원소는 P (I)의 X 번째 백분위 수있다. p는 스칼라, 이하 순서대로 P 비율 포인트 동일한 x의 최대 값 인 경우 리턴된다. X의 각 요소에 대해 순위를 돌려줍니다. 순위 0..len (p)를 반환합니다. 예를 들면 P (25, 50, 75), 리턴 값이 0 값이 25 퍼센트 미만인 나타내는 0,1,2,3의 값을 갖는 LEN (x)에 배열 될 경우, 하나의 값이 50 번째 백분위 수있다 나타낸다 . 3은 값이 75 백분위 수 컷오프 이상을 나타냅니다. p는 0..100에서 백분위 수의 배열 또는 데이터의 많은 분위는 당신이 위 방법을 나타내는 스칼라 중 하나입니다. matplotlib. mlab. PSD (X. NFFT 없음. Fs를 없음. detrend 없음. 창 없음. noverlap 없음. 패드 없음. 측면 없음. 주파수 없음으로 규모)는 전력 스펙트럼 밀도를 계산합니다. 웰치스 평균 periodogram 법에 의한 파워 스펙트럼 밀도. 벡터 X는 NFFT 길이 세그먼트로 분할된다. 각 세그먼트는 기능 detrend에 의해 트랜드 및 기능 창에서 윈도 윙된다. noverlap 세그먼트 사이의 중첩의 길이를 제공합니다. 각각의 세그먼트를 계산하도록 평균화된다. 렌 (x)는 NFFT 경우. 그것은 NFFT 제로 패딩 될 것입니다. X. Fs를 상기 데이터를 포함하는 1-D 어레이 또는 시퀀스 어레이 또는 시퀀스. 샘플링 주파수 (단위 시간당 샘플) 라. 이는 단위 시간당 사이클, 푸리에 주파수 freqs을 계산하는 데 사용된다. 기본값은 2 창입니다. 호출 또는 함수 또는 길이 NFFT의 벡터를 ndarray. 만들려면 윈도우 벡터는 윈도우 해닝 ()를 참조하십시오. 윈도우 없음 (). numpy. blackman (). numpy. hamming (). numpy. bartlett (). scipy. signal (). scipy. signal. get 창 (). 등 기본 창 해닝 ()이다. 함수는 인수로 전달되는 경우, 인수로 데이터 세그먼트를 타고 세그먼트의 윈도우 버전을 반환해야한다. 면. 양면을 강제로. 패드. 고속 퓨리에 변환을 수행하는 경우 상기 데이터 세그먼트에 패딩되는 점의 수를 정수. 이 NFFT 다를 수 있습니다. 사용되는 데이터 포인트의 수를 지정한다. 스펙트럼 (분해 피크 사이의 최소 거리)의 실제 해상도를 증가하는 것은 아니지만, 이 자세히 허용, 줄거리에 더 많은 포인트를 줄 수 있습니다.