matplotlib.axes.axes.specgram()

matplotlib.axes.axes.specgram()函数，使用matplotlib库的Axes模块中的Axes.specgram()函数绘制光谱图。

语法:

Axes.specgram(self, x, NFFT=None, Fs=None, Fc=None, detrend=None, window=None, noverlap=None, cmap=None, xextent=None, pad_to=None, sides=None, scale_by_freq=None, mode=None, scale=None, vmin=None, vmax=None, *, data=None, **kwargs)

参数:该方法接受如下参数说明:

• x:数据序列。
• Fs:标量。默认值为2。
• window:该参数接受一个数据段作为参数，并返回该段的窗口版本。其默认值是window_hanning()
• sides:该参数指定返回频谱的哪一边。它可以有以下值:’ default ‘， ‘ onesided ‘和’ twosided ‘。
• pad_to:该参数包含填充数据段的整数值。
• Fc:该参数还包含整数值，用于偏移图形的x个区段，以反映频率范围。默认值为0
• NFFT:该参数包含用于FFT的每个块的数据点的数量。
• detrend:该参数包含在fft-ing之前应用于每个分段的函数，旨在去除平均值或线性趋势{‘ none ‘， ‘ mean ‘， ‘ linear ‘}。
• scale_by_freq:该参数允许对返回的频率值进行集成。
• mode:该参数是使用哪种频谱{‘ default ‘， ‘ psd ‘， ‘量级’，’角度’，’相位’}。
• noverlap:该参数表示块之间的重叠点数量。
• scale:该参数包含spec {‘ default ‘， ‘ linear ‘， ‘ dB ‘}中值的缩放。
• Fc: x的中心频率。
• camp:这个参数是一个matplotlib.colors.Colormap实例。

返回如下内容:

• spectrum:以弧度为单位返回角度谱。
• freqs:返回与频谱中元素对应的频率。
• t:这个函数返回线段中点对应的时间。
• im:返回由imshow创建的包含光谱图的图像。

结果是(spectrum, freqs, t, im)

下面的例子演示了matplotlib.axes中的matplotlib.axes()函数:

示例1

# Implementation of matplotlib function
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
  
dt = 0.005
t = np.arange(0.0, 20.0, dt)
x = np.sin(np.pi * t) + 1.5 * np.cos(np.pi * t)
  
fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.specgram(x, Fs = 1)
ax1.set_title('matplotlib.axes.Axes.specgram() Example')
  
plt.show()

输出:

示例2

# Implementation of matplotlib function
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
  
np.random.seed(9360801)
  
dt = 0.0005
t = np.arange(0.0, 20.0, dt)
s1 = np.sin(4 * np.pi * 100 * t)
s2 = 1.5 * np.sin(1.5 * np.pi * 400 * t)
  
s2[t <= 10] = s2[12 <= t] = 0
  
nse = 0.2 * np.random.random(size = len(t))
  
x = s1 + s2 + nse  
NFFT = 512 
Fs = int(1.0 / dt)  
  
fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.specgram(x, Fs = Fs, cmap = plt.cm.bone)
ax1.set_title('matplotlib.axes.Axes.specgram() Example')
  
plt.show()

输出: