matplotlib.pyplot.cohere() 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. Hay varios gráficos que se pueden usar en Pyplot: Gráfico de línea, Contorno, Histograma, Dispersión, Gráfico 3D, etc.

La función cohere() en el módulo pyplot de la biblioteca matplotlib se usa para trazar la coherencia entre x e y. La coherencia es la densidad espectral cruzada normalizada.

Sintaxis: matplotlib.pyplot.cohere(x, y, NFFT=256, Fs=2, Fc=0, detrend=, window=, noverlap=0, pad_to=Ninguno, lados=’predeterminado’, scale_by_freq=Ninguno, *, datos=Ninguno, **kwargs)

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

• x, y: estos parámetros son la 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 por defecto 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.
• Fc: este parámetro también contiene el valor entero para compensar las extensiones x del gráfico para reflejar el rango de frecuencia. Su valor por defecto es 0
• 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.

Devoluciones: Esto devuelve lo siguiente:

• Cxy: Devuelve el vector de coherencia..
• freqs : Esto devuelve las frecuencias de los elementos en Cxy.

La resultante es (Cxy, frecuencias)

Los siguientes ejemplos ilustran la función matplotlib.pyplot.figure() en matplotlib.axes:
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))
nse2 = np.random.randn(len(t))
   
s1 = 1.5 * np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + nse1
s2 = np.cos(np.pi * t) + nse2
   
plt.cohere(s1, s2**2, 128, 1./dt)
plt.xlabel('time')
plt.ylabel('coherence')
plt.title('matplotlib.pyplot.cohere() Example\n', 
               fontsize = 14, 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))
nse2 = np.random.randn(len(t))
r = np.exp(-t / 0.05)
   
cnse1 = np.convolve(nse1, r, mode ='same')*dt
cnse2 = np.convolve(nse2, r, mode ='same')*dt
   
s1 = 1.5 * np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + cnse1
s2 = np.cos(np.pi * t) + cnse2 + np.sin(2 * np.pi * 10 * t)
  
fig, [ax1, ax2] = plt.subplots(2, 1)
ax1.set_title('matplotlib.pyplot.cohere() Example\n', 
                    fontsize = 14, fontweight ='bold')
  
ax1.plot(t, s1, t, s2)
ax1.set_xlim(0, 5)
ax1.set_xlabel('time')
ax1.set_ylabel('s1 and s2')
ax1.grid(True)
   
ax2.cohere(s1, s2, 256, 1./dt)
ax2.set_ylabel('coherence')
plt.show()

Producción: