Matplotlib.pyplot.psd() en Python

Matplotlib es una biblioteca en Python y es una extensión matemática numérica para la biblioteca NumPy. Pyplot es una interfaz basada en estado para un módulo Matplotlib que proporciona una interfaz similar a MATLAB.

La función csd() en el módulo pyplot de la biblioteca matplotlib se usa para trazar la densidad espectral cruzada.

Sintaxis: matplotlib.pyplot.csd(x, y, NFFT=Ninguno, Fs=Ninguno, Fc=Ninguno, detrend=Ninguno, window=Ninguno, noverlap=Ninguno, pad_to=Ninguno, lados=Ninguno, scale_by_freq=Ninguno, return_line= Ninguno, \*, datos=Ninguno, \*\*kwargs)

Parámetros: Este método acepta los siguientes parámetros que se describen a continuación:

• x: este parámetro es una secuencia de datos.
• Fs : Este parámetro es un escalar. Su valor por defecto es 2.
• ventana: este parámetro toma un segmento de datos como argumento y devuelve la versión en ventana del segmento. Su valor predeterminado es window_hanning()
• lados: este parámetro especifica qué lados del espectro devolver. Esto puede tener los siguientes valores: ‘predeterminado’, ‘de un solo lado’ y ‘de dos lados’.
• pad_to : este parámetro contiene el valor entero al que se rellena el segmento de datos.
• NFFT: este parámetro contiene el número de puntos de datos utilizados en cada bloque para la FFT.
• detrend : este parámetro contiene la función aplicada a cada segmento antes de fft-ing, diseñada para eliminar la tendencia lineal o media {‘none’, ‘mean’, ‘linear’}.
• scale_by_freq : este parámetro permite la integración sobre los valores de frecuencia devueltos.
• noverlap: este parámetro es el número de puntos de superposición entre bloques.
• Fc : Este parámetro es la frecuencia central de x.
• return_line: este parámetro incluye el objeto de línea trazado en los valores devueltos.

Devoluciones: Esto devuelve lo siguiente:

• Pxx: Esto devuelve los valores para el espectro de potencia P_{xx} antes de escalar.
• freqs : Esto devuelve las frecuencias de los elementos en Pxx.
• line : Esto devuelve la línea creada por esta función.

La resultante es (Pxx, freqs, line)

Los siguientes ejemplos ilustran la función matplotlib.pyplot.psd() en matplotlib.pyplot:

Ejemplo 1:

# Implementation of matplotlib function
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
    
dt = 0.01
t = np.arange(0, 30, dt)
nse1 = np.random.randn(len(t))
    
s1 = 1.5 * np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + nse1 + np.cos(np.pi * t)
    
plt.psd(s1**2, 512, 1./dt, color ="green")
plt.xlabel('Frequency')
plt.ylabel('PSD(db)')
  
plt.suptitle('matplotlib.pyplot.psd() function \
Example', fontweight ="bold")
  
plt.show()

Producción:

Ejemplo #2:

# Implementation of matplotlib function
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
     
dt = 0.01
t = np.arange(0, 30, dt)
nse1 = np.random.randn(len(t))
r = np.exp(-t / 0.05)
     
cnse1 = np.convolve(nse1, r, mode ='same')*dt
     
s1 = np.cos(np.pi * t) + cnse1 + np.sin(2 * np.pi * 10 * t) 
     
     
plt.psd(s1, 2**14, dt)
plt.ylabel('PSD(db)')
plt.xlabel('Frequency')
plt.title('matplotlib.pyplot.psd() Example\n',
          fontsize = 14, fontweight ='bold')
  
plt.show()

Producción: