scipy.signal.

sweep_poly

scipy.signal.sweep_poly(t, poly, phi=0)

頻率掃描餘弦波產生器，具有隨時間變化的頻率。

此函數產生一個正弦函數，其瞬時頻率隨時間變化。時間 t 的頻率由多項式 poly 給定。

參數:

tndarray

評估波形的時點。

poly一維類陣列或 numpy.poly1d 的實例

以多項式表示的所需頻率。如果 poly 是一個長度為 n 的列表或 ndarray，則 poly 的元素是多項式的係數，瞬時頻率為

f(t) = poly[0]*t**(n-1) + poly[1]*t**(n-2) + ... + poly[n-1]

如果 poly 是 numpy.poly1d 的實例，則瞬時頻率為

f(t) = poly(t)

phifloat，可選

相位偏移，以度為單位，預設值：0。

回傳值:

sweep_polyndarray

一個 NumPy 陣列，包含在 t 評估的訊號，具有請求的時變頻率。更精確地說，此函數回傳 cos(phase + (pi/180)*phi)，其中 phase 是 2 * pi * f(t) 從 0 到 t 的積分；f(t) 如上定義。

另請參閱

chirp

註解

在版本 0.8.0 中新增。

如果 poly 是一個長度為 n 的列表或 ndarray，則 poly 的元素是多項式的係數，瞬時頻率為

f(t) = poly[0]*t**(n-1) + poly[1]*t**(n-2) + ... + poly[n-1]

如果 poly 是 numpy.poly1d 的實例，則瞬時頻率為

f(t) = poly(t)

最後，輸出 s 是

cos(phase + (pi/180)*phi)

其中 phase 是 2 * pi * f(t) 從 0 到 t 的積分，f(t) 如上定義。

範例

在您的瀏覽器中試試看！

計算具有瞬時頻率的波形

f(t) = 0.025*t**3 - 0.36*t**2 + 1.25*t + 2

在 0 <= t <= 10 的區間內。

>>> import numpy as np
>>> from scipy.signal import sweep_poly
>>> p = np.poly1d([0.025, -0.36, 1.25, 2.0])
>>> t = np.linspace(0, 10, 5001)
>>> w = sweep_poly(t, p)

繪製它

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.subplot(2, 1, 1)
>>> plt.plot(t, w)
>>> plt.title("Sweep Poly\nwith frequency " +
...           "$f(t) = 0.025t^3 - 0.36t^2 + 1.25t + 2$")
>>> plt.subplot(2, 1, 2)
>>> plt.plot(t, p(t), 'r', label='f(t)')
>>> plt.legend()
>>> plt.xlabel('t')
>>> plt.tight_layout()
>>> plt.show()

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