STATLAB/ListaFunkcji: Różnice pomiędzy wersjami

Z Brain-wiki
 
(Nie pokazano 3 wersji utworzonych przez jednego użytkownika)
Linia 30: Linia 30:
 
|[http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.round.html numpy.round]
 
|[http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.round.html numpy.round]
 
|[http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.absolute.html numpy.absolute]
 
|[http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.absolute.html numpy.absolute]
−
|
+
|[http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.iinfo.html numpy.iinfo]
 
|}
 
|}
  
Linia 75: Linia 75:
 
|[http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.kaiser.html numpy.kaiser]
 
|[http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.kaiser.html numpy.kaiser]
 
|[http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.fft.rfft.html numpy.fft.rfft]
 
|[http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.fft.rfft.html numpy.fft.rfft]
 +
|[http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.fft.rfftfreq.html numpy.fft.rfftfreq]
 +
|[http://scipy.github.io/devdocs/generated/scipy.signal.periodogram.html scipy.signal.periodogram]
 +
|-
 +
|[http://scipy.github.io/devdocs/generated/scipy.signal.welch.html scipy.signal.welch]
 
|[http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.correlate.html numpy.correlate]
 
|[http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.correlate.html numpy.correlate]
 
|[http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.convolve.html scipy.signal.convolve]
 
|[http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.convolve.html scipy.signal.convolve]
−
|-
 
−
|[http://scipy.github.io/devdocs/generated/scipy.signal.welch.html scipy.signal.welch]
 
−
|[http://scipy.github.io/devdocs/generated/scipy.signal.periodogram.html scipy.signal.periodogram]
 
−
|
 
 
|
 
|
 
|}
 
|}
Linia 126: Linia 126:
 
|[http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.loadtxt.html numpy.loadtxt]
 
|[http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.loadtxt.html numpy.loadtxt]
 
|[http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.savetxt.html numpy.savetxt]
 
|[http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.savetxt.html numpy.savetxt]
 +
|-
 +
|[http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.io.wavfile.read.html scipy.io.wavfile.read]
 +
|[http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.io.wavfile.write.html scipy.io.wavfile.write]
 +
|
 +
|
 
|}
 
|}
  
 
====Wykresy Matplotlib====
 
====Wykresy Matplotlib====
 
http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html
 
http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html
 +
{|
 +
|plot
 +
|stem
 +
|subplot
 +
|figure
 +
|-
 +
|imshow
 +
|title
 +
|xlim
 +
|ylim
 +
|-
 +
|xlab
 +
|ylab
 +
|label
 +
|legend
 +
|-
 +
|grid
 +
|show
 +
|fill_between
 +
|step
 +
|}
  
−
plot
+
<!--
−
stem
 
−
subplot
 
−
figure
 
−
imshow
 
−
title
 
−
xlim, ylim
 
−
xlab, ylab
 
−
label
 
−
legend
 
−
grid
 
−
show
 
−
fill_between
 
−
step
 
−
 
 
 
===Dodatkowe===
 
===Dodatkowe===
 
<source lang= python>
 
<source lang= python>
Linia 151: Linia 163:
 
import numpy as np
 
import numpy as np
  
−
def sin(f = 1, T = 1, Fs = 128, phi =0 ):
+
def sin(f = 1., T = 1., Fs = 128., phi =0. ):
−
'''sin o zadanej częstości (w Hz), długości, fazie i częstości próbkowania
+
'''
 +
(float, float, float, float) -> (numpy.ndarray, numpy.ndarray)
 +
sin o zadanej częstości (w Hz), długości, fazie i częstości próbkowania
 
Domyślnie wytwarzany jest sygnał reprezentujący  
 
Domyślnie wytwarzany jest sygnał reprezentujący  
 
1 sekundę sinusa o częstości 1 Hz i zerowej fazie próbkowanego 128 Hz
 
1 sekundę sinusa o częstości 1 Hz i zerowej fazie próbkowanego 128 Hz
 +
Zwraca macierz amplitud i czasu.
 
'''
 
'''
  
Linia 161: Linia 176:
 
s = np.sin(2*np.pi*f*t + phi)
 
s = np.sin(2*np.pi*f*t + phi)
 
return (s,t)
 
return (s,t)
 +
 +
def delta(t0=0.5, T=1.0 ,Fs = 128.):
 +
    '''
 +
    (float, float, float) -> (numpy.ndarray, numpy.ndarray)
 +
    Generowanie funkcji delta. Zwraca macierz amplitud i czasu.
 +
    t0: położenie maksimum
 +
    T: czas trwania sygnału
 +
    Fs: częstość próbkowania
 +
    '''
 +
    dt = 1.0/Fs
 +
    t = np.arange(0,T,dt)
 +
    d = np.zeros(len(t))
 +
    d[np.ceil(t0*Fs)]=1
 +
    return (d,t)
 +
 +
def gabor(f = 1., T = 1., Fs = 128., phi =0., t0 = 0.0, std = 1.0 ):
 +
    '''
 +
    (float, float, float, float, float, float) -> (numpy.ndarray, numpy.ndarray)
 +
    Generowanie funkcji Gabora. Zwraca macierz amplitud i czasu.
 +
    f: częstość oscylacji
 +
    T: czas trwania sygnału
 +
    Fs: częstość próbkowania
 +
    phi: faza
 +
    t0: położenie maksimum
 +
    std: odchylenie standardowe
 +
    '''
 +
    dt = 1.0/Fs
 +
    t = np.arange(0,T,dt)
 +
    g = np.cos(2*np.pi*f*(t-t0)+phi)*np.exp(-0.5*(t-t0)**2/(std**2))
 +
    return (g, t)
 
</source>
 
</source>
 +
  
 
<source lang = python>
 
<source lang = python>
Linia 168: Linia 214:
  
 
def widmo_dB(s, N_fft, F_samp):
 
def widmo_dB(s, N_fft, F_samp):
 +
    '''
 +
    (numpy.ndarray, int, float) -> (numpy.ndarray, numpy.ndarray)
 +
    s: sygnał
 +
    N_fft: ilość punktów DTF
 +
    F_samp: częstość próbkowania
 +
    Oblicza widmo mocy w skali decybelowej. Zwraca macierz mocy i częstości
 +
    '''
 
     S = fft(s,N_fft)/np.sqrt(N_fft)
 
     S = fft(s,N_fft)/np.sqrt(N_fft)
 
     S_dB = 20*np.log10(np.abs(S))
 
     S_dB = 20*np.log10(np.abs(S))
Linia 173: Linia 226:
 
     return (fftshift(S_dB),fftshift(F))
 
     return (fftshift(S_dB),fftshift(F))
 
</source>
 
</source>
 +
-->

Aktualna wersja na dzień 11:14, 10 lis 2016

Biblioteki

numpy

scipy.signal

scipy.stats

wbudowane

Lista funkcji

Matematyczne z pakietu numpy

numpy.sin numpy.exp numpy.log numpy.real
numpy.imag numpy.conj numpy.unwrap numpy.angle
numpy.sqrt numpy.sum numpy.power numpy.ceil
numpy.floor numpy.round numpy.absolute numpy.iinfo

Macierzowe z pakietu numpy

numpy.zeros numpy.ones numpy.ndarray.min numpy.ndarray.max
numpy.ndarray.shape numpy.reshape numpy.arange numpy.dot
numpy.where numpy.logical_and numpy.logical_or numpy.hstack
numpy.vstack numpy.concatenate numpy.copy numpy.diff
numpy.array

Sygnałowe

numpy.fft.fft numpy.fft.fftshift numpy.fft.fftfreq numpy.fft.ifft
numpy.bartlett numpy.blackman numpy.hamming numpy.hanning
numpy.kaiser numpy.fft.rfft numpy.fft.rfftfreq scipy.signal.periodogram
scipy.signal.welch numpy.correlate scipy.signal.convolve

Statystyczne

numpy.mean numpy.std scipy.stats.scoreatpercentile scipy.stats.norm
numpy.random.rand numpy.random.randn

Filtry

scipy.signal.firwin scipy.signal.firwin2 scipy.signal.freqz scipy.signal.lfilter
scipy.signal.cheby1 scipy.signal.cheby2 scipy.signal.ellip scipy.signal.buttord
scipy.signal.butter scipy.signal.cheb1ord scipy.signal.cheb2ord scipy.signal.ellipord
scipy.signal.kaiserord scipy.signal.filtfilt scipy.signal.decimate

Pliki

numpy.fromfile numpy.ndarray.tofile numpy.loadtxt numpy.savetxt
scipy.io.wavfile.read scipy.io.wavfile.write

Wykresy Matplotlib

http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html

plot stem subplot figure
imshow title xlim ylim
xlab ylab label legend
grid show fill_between step


Źródło: „http://brain.fuw.edu.pl/edu/index.php?title=STATLAB/ListaFunkcji&oldid=5961”