Python中的 matplotlib.pyplot.cohere()

介绍

matplotlib.pyplot.cohere() 是 matplotlib 库中的一个函数，用于计算和绘制信号的相关性频谱（coherence spectrum）。它可用于分析两个信号之间的相关程度以及其频谱特性。

语法

matplotlib.pyplot.cohere(x, y, NFFT=256, Fs=None, Fc=None, detrend=mlab.detrend_none, window=mlab.window_hanning, noverlap=0, pad_to=None, sides='default', scale_by_freq=None, hold=None, data=None)

参数

• x：一维数组，表示第一个信号。
• y：一维数组，表示第二个信号。
• NFFT：整数，指定FFT（Fast Fourier Transform）窗口的长度。默认值为256。
• Fs：整数或浮点数，表示采样频率。如果未提供，则默认为1.0。
• Fc：整数或浮点数，表示截断频率。如果提供了值，则只保留小于截断频率的那一部分相关性频谱。如果未提供，则默认为 Fs/2。
• detrend：函数，定义如何去趋势。默认使用无趋势函数（mlab.detrend_none）。
• window：函数，定义窗口函数。默认使用汉宁窗函数（mlab.window_hanning）。
• noverlap：整数，指定窗口重叠的步长。默认为0，表示窗口不重叠。
• pad_to：整数，指定在进行FFT之前是否应进行零填充。默认为窗口的长度。
• sides：字符串，指定返回结果的类型。默认值为 'default'，返回双边相关性频谱。可以选择 'onesided' 来返回单边相关性频谱。
• scale_by_freq：布尔值，表示是否按频率进行缩放。默认为 None，表示根据所选窗口进行缩放。
• hold：布尔值，表示是否在当前图形上保持原有的绘图。默认为 None，表示不保持绘图。
• data：字符串，指定输入信号的类型。默认为 None，表示输入信号已被实现为Numpy的数组。

返回值

• Cxy：一维数组，表示相关性谱。
• f：一维数组，表示频率坐标。
• line：matplotlib.lines.Line2D 对象，表示绘制的相关性频谱图。

示例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建两个信号
Fs = 1000  # 采样频率
t = np.arange(0, 1, 1 / Fs)
x = np.sin(2 * np.pi * 5 * t)  # 第一个信号
y = 0.5 * np.sin(2 * np.pi * 5 * t + np.pi / 4)  # 第二个信号

# 计算并绘制相关性频谱
f, Cxy = plt.cohere(x, y, NFFT=128, Fs=Fs)
plt.xlabel('Frequency [Hz]')
plt.ylabel('Coherence')
plt.title('Coherence Spectrum')
plt.show()

结果

绘制的图形将显示出信号的相关性频谱，横坐标表示频率，纵坐标表示相关性。

该函数可用于分析信号之间的相关性，以及它们的频谱特性。根据相关性频谱，我们可以了解不同频率上两个信号之间的相关程度。