Pythonda raqamli signalni qayta ishlash dsp haqida o'ylang

9.5 Kumulyativ summa
Machine Translated by Google

---

2
1
0
3
-1
2
cumsum diff ning teskari operatsiyasi bo'lgani uchun biz diff_filter nusxasidan
boshlaymiz, bu farq operatsiyasiga mos keladigan filtr bo'lib, keyin hs ni
o'zgartiramiz.
1/ f . Kümülatif yig'indi integratsiyaga yaqin bo'lgani uchun va integratsiya
komponentlarni 1/ f ga mutanosib ravishda filtrlaydi, parabolik to'lqinning
komponentlari 1/ f ga mutanosib
ravishda tushadi.
cumsum_filter = diff_filter.copy()
cumsum_filter.hs = 1 / cumsum_filter.hs
114
9.8-rasm: Kumulyativ yig'indiga va integratsiyaga mos keladigan filtrlar.
9-bob. Differentsiatsiya va integratsiya
Buni yig'indiga mos keladigan filtrni hisoblash orqali grafik tarzda ko'rishimiz
mumkin:
Bu nisbatlarni hisoblaydigan usul: def nisbati(self,
denom, thresh=1): rate_spectrum = self.copy()
rate_spectrum.hs /= denom.hs
rate_spectrum.hs[denom.amps < thresh]
= np.nan qaytish nisbati_spektr
Bu yig'indisi uchun to'g'ri filtr ekanligini tasdiqlash uchun biz uni out_wave
spektrining to'lqin ichidagi spektrga nisbati bilan solishtirishimiz mumkin:
in_spectrum = in_wave.make_spectrum() out_spectrum =
out_wave.make_spectrum() rate_spectrum = out_spectrum.ratio (spektr
ichidagi, xirmon=1)
.
9.8-rasmda yig'indisi va integrasiyasiga mos keladigan filtrlar ko'rsatilgan.
Kümülatif yig'indi integratsiyaning yaxshi yaqinlashuvidir, u bir oz tezroq
tushadigan eng yuqori chastotalar bundan mustasno.
15000
10000
10
10
5000
0
20000
10
10
10
cumsum filtri
integral filtri
Machine Translated by Google

---

0
-1
2
1
3
Amplituda
nisb
ati
out_wave2 = (in_spectrum * cumsum_filter).make_wave()
denom.amps kichik bo'lsa, natijada olingan nisbat shovqinli bo'ladi, shuning uchun men bu qiymatlarni NaN
ga o'rnatdim.
9.9-rasm: Oldin va keyingi spektrlarning yig'indisi va haqiqiy nisbatlariga mos
keladigan filtr.
Oq shovqin o'rtacha barcha chastotalarda teng kuchga ega. Kümülatif yig'indini
hisoblaganimizda, har bir komponentning amplitudasi f ga bo'linadi. Quvvat
kattalikning kvadrati bo'lgani uchun, har bir komponentning kuchi
4.3-bo'limda biz oq shovqinning yig'indisini hisoblash orqali Brown shovqinini
yaratdik. Endi biz sumsumning chastota domenidagi ta'sirini tushunganimizdan
so'ng, biz Broun shovqini spektri haqida biroz tasavvurga egamiz.
Nihoyat, chastota domenida yig'indisi filtrini qo'llash orqali konvolyutsiya
teoremasi qo'llanilishini tasdiqlashimiz mumkin: