Pythonda raqamli signalni qayta ishlash dsp haqida o'ylang

5-bob. Avtokorrelyatsiya
davomiyligi = 0,01
segment = to‘lqin.segment(boshlash=0,2, davomiylik=davomiylik) spektr =
segment.make_spectrum() spectrum.plot(yuqori=1000)
Bu nima uchun ishlashini ko'rsatish uchun men bir xil yozuvdan ikkita segmentni chizaman.
def plot_shifted(toÿlqin, ofset=0.001, start=0.2): Thinkplot.preplot(2)
1.0
1.0
0,206
0,204
0,5
0,210
0,202
0,208
0,0
0,200
Vaqt (lar)
0,5
½ = 0,99
Machine Translated by Google

---

corr = segment1.corr(segment2) text
= r'$\rho =$ %.2g' % corr
thinkplot.text(segment1.start+0.0005, -0.8, text)
thinkplot.config(xlabel='Vaqt (s)' )
59
5.8-rasm: chirpdan segment uchun avtokorrelyatsiya funksiyasi.
Bir segment 0,2 soniyadan boshlanadi; ikkinchisi 0,0023 soniyadan keyin boshlanadi.
5.7-rasmda natija ko'rsatilgan. Segmentlar o'xshash va ularning korrelyatsiyasi 0,99
ni tashkil qiladi. Bu natija shuni ko'rsatadiki, davr 0,0023 soniyaga yaqin, bu 435 Gts
chastotaga to'g'ri keladi.
Ushbu misol uchun men sinov va xatolik yo'li bilan davrni taxmin qildim. Jarayonni avtomatlashtirish
uchun biz avtokorrelyatsiya funksiyasidan foydalanishimiz mumkin.
kechikishlar, korrs = avtokorr (segment)
Thinkplot.plot (kechikishlar, korrs)
segment1 = to'lqin.segment(boshlash=boshlash, davomiylik=0,01)
segment1.plot(chiziq kengligi=2, alfa=0,8)
5.8-rasmda t = 0,2 soniyadan boshlanadigan segment uchun avtokorrelyatsiya
funksiyasi ko'rsatilgan. Birinchi cho'qqi lag = 101 da sodir bo'ladi. O'sha davrga mos
keladigan chastotani quyidagicha hisoblashimiz mumkin:
segment2 = to'lqin.segment(start=start-ofset, davomiyligi=0,01)
segment2.shift(ofset) segment2.plot(chiziq kengligi=2, alfa=0,4)
5.4. Davriy signallarning avtokorrelyatsiyasi
davr = kechikish / segment.framerate
chastotasi = 1 / davr
150
1.0
200
0,5
0
100
0,5
1.0
50
Kechikish (indeks)
0,0
Korr
el
yatsiya
Machine Translated by Google

---