matplotlib.pyplot.cohere #

matplotlib.pyplot. cohere ( x , y , NFFT=256 , Fs=2 , Fc=0 , detrend =<function detrend_none> , window=<function window_hanning> , noverlap=0 , pad_to=None , Sides='default' , scale_by_freq=None , * , 데이터=없음 , **kwargs ) [출처] #

x 와 y 사이의 일관성을 플로팅합니다 .

일관성은 정규화된 교차 스펙트럼 밀도입니다.

\[C_{xy} = \frac{|P_{xy}|^2}{P_{xx}P_{yy}}\]

매개변수 :

Fs float, 기본값: 2: 샘플링 빈도(시간 단위당 샘플)입니다. 시간 단위당 주기로 푸리에 주파수 freqs 를 계산하는 데 사용됩니다 .
창 호출 가능 또는 ndarray, 기본값:window_hanning: 길이가 NFFT 인 함수 또는 벡터 . 창 벡터를 생성하려면 , , , , , , 등을 참조하십시오 window_hanning. window_none함수 numpy.blackman가 numpy.hamming인수 numpy.bartlett로 scipy.signal전달 scipy.signal.get_window되면 데이터 세그먼트를 인수로 가져와 세그먼트의 윈도우 버전을 반환해야 합니다.
{'default', 'onesided', 'twosided'}, 옵션: 반환할 스펙트럼의 측면. 'default'는 실제 데이터의 경우 단측이고 복소수 데이터의 경우 양면입니다. '일면'은 단면 스펙트럼의 반환을 강제하고 '양면'은 양면을 강제합니다.
pad_to 정수, 선택 사항: FFT를 수행할 때 데이터 세그먼트가 패딩되는 포인트 수입니다. 이것은 사용된 데이터 포인트의 수를 지정하는 NFFT 와 다를 수 있습니다 . 스펙트럼의 실제 분해능(분해 가능한 피크 사이의 최소 거리)을 증가시키지 않으면서 플롯에 더 많은 포인트를 제공하여 더 자세한 정보를 제공할 수 있습니다. 이것은 에 대한 호출 의 nfft 매개변수에 해당합니다 . 기본값은 None이며 pad_to 를 NFFT 와 동일하게 설정합니다.
NFFT 정수, 기본값: 256: FFT의 각 블록에서 사용되는 데이터 포인트의 수입니다. 전원 2가 가장 효율적입니다. 제로 패딩을 얻기 위해 사용하면 안 됩니다. 그렇지 않으면 결과의 스케일링이 올바르지 않습니다 . 대신 pad_to 를 사용하십시오.
detrend {'none', 'mean', 'linear'} 또는 호출 가능, 기본값: 'none': fft-ing 전에 각 세그먼트에 적용되는 함수로 평균 또는 선형 추세를 제거하도록 설계되었습니다. detrend 매개변수가 벡터인 MATLAB과 달리 Matplotlib에서는 함수입니다. mlab 모듈은 , detrend_none및 detrend_mean를 정의 detrend_linear하지만 사용자 지정 함수도 사용할 수 있습니다. 문자열을 사용하여 함수 중 하나를 선택할 수도 있습니다. 'none' calls detrend_none. '의미' 전화 detrend_mean. '선형' 호출 detrend_linear.
scale_by_freq 부울, 기본값: 참: 결과 밀도 값이 1/Hz 단위로 밀도를 제공하는 스케일링 주파수로 스케일링되어야 하는지 여부입니다. 이렇게 하면 반환된 빈도 값에 대한 통합이 가능합니다. MATLAB 호환성의 경우 기본값은 True입니다.
noverlap int, 기본값: 0(겹침 없음): 블록 간의 중첩 지점 수입니다.
Fc int, 기본값: 0: x 의 중심 주파수 는 신호를 수집한 다음 필터링하고 베이스밴드로 다운샘플링할 때 사용되는 주파수 범위를 반영하기 위해 플롯의 x 범위를 상쇄합니다.

반환 :

Cxy 1차원 배열: 일관성 벡터.
주파수 1차원 배열: Cxy 의 요소에 대한 주파수입니다 .

기타 매개변수 :

데이터 인덱싱 가능 개체, 선택 사항

주어진 경우, 다음 매개변수는 문자열도 허용하며 s, 이는 다음과 같이 해석됩니다 data[s](예외가 발생하지 않는 한).

엑스 , 와이

**kwargs

키워드 인수는 Line2D속성을 제어합니다.

재산	설명
`agg_filter`	(m, n, 3) 부동 소수점 배열과 dpi 값을 사용하고 (m, n, 3) 배열과 이미지의 왼쪽 하단에서 두 오프셋을 반환하는 필터 함수
`alpha`	스칼라 또는 없음
`animated`	부울
`antialiased`또는 아	부울
`clip_box`	`Bbox`
`clip_on`	부울
`clip_path`	패치 또는 (경로, 변환) 또는 없음
`color`또는 c	색깔
`dash_capstyle`	`CapStyle`또는 {'butt', 'projecting', 'round'}
`dash_joinstyle`	`JoinStyle`또는 {'마이터', '라운드', '베벨'}
`dashes`	플로트 시퀀스(포인트의 잉크 켜기/끄기) 또는 (없음, 없음)
`data`	(2, N) 배열 또는 2개의 1D 배열
`drawstyle`또는 ds	{'default', 'steps', 'steps-pre', 'steps-mid', 'steps-post'}, 기본값: 'default'
`figure`	`Figure`
`fillstyle`	{'전체', '왼쪽', '오른쪽', '아래', '위', '없음'}
`gapcolor`	색상 또는 없음
`gid`	str
`in_layout`	부울
`label`	물체
`linestyle`또는 ls	{'-', '--', '-.', ':', '', (오프셋, 온-오프-서열), ...}
`linewidth`또는 lw	뜨다
`marker`	마커 스타일 문자열 `Path`또는`MarkerStyle`
`markeredgecolor`또는 mec	색깔
`markeredgewidth`또는 야옹	뜨다
`markerfacecolor`또는 mfc	색깔
`markerfacecoloralt`또는 mfclt	색깔
`markersize`또는 ms	뜨다
`markevery`	없음 또는 int 또는 (int, int) 또는 슬라이스 또는 list[int] 또는 float 또는 (float, float) 또는 list[bool]
`mouseover`	부울
`path_effects`	`AbstractPathEffect`
`picker`	float 또는 callable[[Artist, Event], tuple[bool, dict]]
`pickradius`	알려지지 않은
`rasterized`	부울
`sketch_params`	(스케일: float, 길이: float, 임의성: float)
`snap`	부울 또는 없음
`solid_capstyle`	`CapStyle`또는 {'butt', 'projecting', 'round'}
`solid_joinstyle`	`JoinStyle`또는 {'마이터', '라운드', '베벨'}
`transform`	알려지지 않은
`url`	str
`visible`	부울
`xdata`	1차원 배열
`ydata`	1차원 배열
`zorder`	뜨다

참조

Bendat & Piersol -- 무작위 데이터: 분석 및 측정 절차, John Wiley & Sons(1986)