Python中的 Matplotlib.axes.Axes.csd()

简介

csd()是Matplotlib中Axes类的一个函数，用于计算并绘制两个信号的交叉谱密度（CSD）。CSD表示为两个信号的傅里叶变换的产品的平均值，可以用于描绘两个信号之间的相互作用或相互影响。

函数签名

Axes.csd(self, x, y, NFFT=None, Fs=None, Fc=None, detrend=mlab.detrend_none, window=mlab.window_hanning, noverlap=None, pad_to=None, sides='default', scale_by_freq=None, return_line=None, **kwargs)

参数说明：

• x：第一个信号
• y：第二个信号
• NFFT：FFT窗口大小，默认为None，表示使用在整个信号上的默认窗口大小
• Fs：采样频率，默认为None，表示使用默认采样频率
• detrend：指定函数应如何去趋势线，默认为 mlab.detrend_none
• window：指定FFT窗口，可以是一个字符串（如'hanning'）或一个长度为NFFT的数组，默认为 mlab.window_hanning
• noverlap：每个FFT窗口之间的重叠区域大小，如果不指定，默认为 NFFT/2
• pad_to：FFT计算后的零填充，默认为 None
• sides：指定CSD正反方向上的行为，默认为 default
• scale_by_freq：指定是否按比例缩放，默认为 None
• return_line：指定是否返回绘制结果，默认为 None
• **kwargs：其他kwargs参数将传递给plot函数来绘制计算得到的谱密度。

返回值

如果指定了 return_line=True，则该函数将返回 Line2D对象，否则返回 (Pxx, freqs, t) 三元组，其中：

• Pxx：CSD的计算结果，Pxx是一个二维数组，第一维表示频率，第二维表示时间点。
• freqs：计算的频率值
• t：计算的时间值

示例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 两个随机信号
np.random.seed(0)
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=2, ncols=1)

# 在第一个子图中计算并绘制CSD
Pxy, freqs = ax1.csd(x, y, Fs=1000)
ax1.set_title('Cross-spectral density of x and y')
ax1.set_ylabel('CSD (dB/Hz)')

# 在第二个子图中计算并绘制功率谱密度
f, Pxx = ax2.psd(x, Fs=1000)
ax2.set_title('Power spectral density of x')
ax2.set_ylabel('PSD (dB/Hz)')

plt.tight_layout()
plt.show()

该示例中，我们生成两个随机信号 x 和 y，并使用 csd() 函数计算信号的交叉谱密度。该函数同时绘制了两个子图：第一个子图绘制了信号之间的交叉谱密度，第二个子图绘制了信号的功率谱密度。

结果如下所示：

从结果中可以看出，在信号之间存在一些相互作用和影响。例如，当 freqs 在10到20之间时，CSD的值相对较高，表明在这个频率范围内存在某些相互作用。