Pythonda raqamli signalni qayta ishlash dsp haqida o'ylang

53
to'lqinlar:
5.1-rasmda ushbu to'lqinlarning dastlabki bir necha davrlari qanday ko'rinishi ko'rsatilgan. Qachon
5.1. Korrelyatsiya
to'lqin2 o'zi bilan.
sinus to'lqin. Ushbu egri chiziqning shakli tanish ko'rinishi kerak; u kosinusdir.
ular orasidagi ofset. Natijada kosinus hosil bo'ladi.
o'zi bilan, bu har doim 1. Xuddi shunday, oxirgi element ning korrelyatsiyasi
Thinkdsp o'rtasidagi korrelyatsiyani hisoblash uchun oddiy interfeysni taqdim etadi
Natijada korrelyatsiya matritsasi hosil bo'ladi: birinchi element to'lqin1 korrelyatsiyasi
1.0
1.0
3
0,5
2
6
5
1
4
0,0
0
Ofset (radian)
0,5
Korr
el
yatsiya
Machine Translated by Google

---

def serial_corr(to'lqin, kechikish=1): n =
len(to'lqin) y1 = to'lqin.ys[lag:] y2 =
to'lqin.ys[:n-lag] korr =
np.corrcoef(y1, y2, ddof=0) [0, 1]
serial_corr To'lqin ob'ektini va lagni oladi, bu to'lqinni siljitish uchun joylarning butun soni. U
to'lqinning o'zining o'zgartirilgan versiyasi bilan korrelyatsiyasini hisoblaydi.
>>> wave1.corr(wave2) 0,54
signal = thinkdsp.UcorrelatedGaussianNoise() to'lqini =
signal.make_wave(davomiylik=0,5, kadr tezligi=11025) serial_corr(to'lqin)
Bu kabi o'lchovlar deyarli har doim ketma-ket korrelyatsiyaga ega, bu har bir element va
keyingi (yoki oldingi) o'rtasidagi korrelyatsiyadir. Ketma-ket korrelyatsiyani hisoblash uchun
biz signalni siljitishimiz va keyin o'zgartirilgan versiyaning asl nusxa bilan korrelyatsiyasini
hisoblashimiz mumkin.
54
Biz UU shovqinining hosil bo'lish usuliga qarab (nomini eslatib o'tmasdan) bog'liq
bo'lmasligini kutamiz:
Signallar ko'pincha vaqt bo'yicha o'zgarib turadigan miqdorlarning o'lchovlarini ifodalaydi.
Misol uchun, biz ishlagan tovush signallari biz tovush sifatida qabul qilgan havo bosimidagi
o'zgarishlarga mos keladigan kuchlanish (yoki oqim) o'lchovlarini ifodalaydi.
Brownian shovqin signalida har bir qiymat oldingi qiymat va tasodifiy "qadam" ning
yig'indisidir, shuning uchun biz kuchli ketma-ket korrelyatsiyani kutamiz: signal =
thinkdsp.BrownianNoise() to'lqin = signal.make_wave(davomiylik=0,5, kadr tezligi=11025) )
serial_corr(to'lqin)