概述
一、说明
scipy signal.chirp是产生波形的函数,可以虚拟出声音波形。与Wave配合可以实现虚拟音响。
二、函数用法
scipy.signal.chirp(t, f0, t1, f1, method='linear', phi=0, vertex_zero=True)
Frequency-swept余弦发生器。
在下文中,‘Hz’应解释为“每单位循环数”;此处不要求单位为一秒。重要的区别是旋转单位是周期,而不是弧度。同样,t可以表示空间而不是时间。
参数:
t:array_like
评估波形的时间。
f0:float
在时间t = 0处的频率(例如Hz)。
t1:float
指定f1的时间。
f1:float
在时间t1处的波形频率(例如Hz)。
method:{‘linear’, ‘quadratic’, ‘logarithmic’, ‘hyperbolic’}, 可选参数
频率扫描的种类。如果未给出,则假定为线性。有关更多详细信息,请参见下面的注释。
phi:float, 可选参数
相位偏移,以度为单位。默认值为0。
vertex_zero:bool, 可选参数
仅当方法为‘quadratic’时才使用此参数。它确定抛物线的顶点(即频率的图表)是在t = 0还是在t = t1。
返回值:
y:ndarray
包含在t处以请求的time-varying频率评估的信号的numpy数组。更准确地说,函数返回cos(phase + (pi/180)*phi)
其中相是整数(从0到t的)2*pi*f(t)
。f(t)
在下面定义。
注意:
该方法有四个选项。以下公式给出了由chirp()生成的信号的瞬时频率(以Hz为单位)。为了方便起见,也可以使用下面显示的简称。
1)线性简称:linear, lin, li:
f(t) = f0 + (f1 - f0) * t / t1
2) 抛物线形:quadratic, quad, q:
频率f(t)的曲线是一条通过(0,f0)和(t1,f1)的抛物线。默认情况下,抛物线的顶点位于(0,f0)。如果vertex_zero为False,则顶点位于(t1,f1)。公式是:
if vertex_zero is True:
f(t) = f0 + (f1 - f0) * t**2 / t1**2
else:
f(t) = f1 - (f1 - f0) * (t1 - t)**2 / t1**2
To use a more general quadratic function, or an arbitrary polynomial, use the function scipy.signal.sweep_poly.
3 )对数形 logarithmic, log, lo:
f(t) = f0 * (f1/f0)**(t/t1)
f0 and f1 must be nonzero and have the same sign.
This signal is also known as a geometric or exponential chirp.
4)双曲形hyperbolic, hyp:
f(t) = f0*f1*t1 / ((f0 - f1)*t + f1*t1)
f0 and f1 must be nonzero.
三、例子
示例中将使用以下内容:
>>> from scipy.signal import chirp, spectrogram
>>> import matplotlib.pyplot as plt
对于第一个示例,我们将绘制10秒内从6 Hz到1 Hz的线性chi的波形:
>>> t = np.linspace(0, 10, 5001)
>>> w = chirp(t, f0=6, f1=1, t1=10, method='linear')
>>> plt.plot(t, w)
>>> plt.title("Linear Chirp, f(0)=6, f(10)=1")
>>> plt.xlabel('t (sec)')
>>> plt.show()
对于其余示例,我们将使用更高的频率范围,并使用scipy.signal.spectrogram。我们将以8000 Hz的频率采样10秒。
fs = 8000
T = 10
t = np.linspace(0, T, T*fs, endpoint=False)
在10秒内从1500 Hz到250 Hz的二次chi(频率的抛物线曲线的顶点在t = 0处):
w = chirp(t, f0=1500, f1=250, t1=10, method='quadratic')
ff, tt, Sxx = spectrogram(w, fs=fs, noverlap=256, nperseg=512, nfft=2048)
plt.pcolormesh(tt, ff[:513], Sxx[:513], cmap='gray_r')
plt.title('Quadratic Chirp, f(0)=1500, f(10)=250')
plt.xlabel('t (sec)')
plt.ylabel('Frequency (Hz)')
plt.grid()
plt.show()
在10秒内从1500 Hz到250 Hz的二次chi(频率的抛物线曲线的顶点在t = 10处):
>>> w = chirp(t, f0=1500, f1=250, t1=10, method='quadratic',
... vertex_zero=False)
>>> ff, tt, Sxx = spectrogram(w, fs=fs, noverlap=256, nperseg=512,
... nfft=2048)
>>> plt.pcolormesh(tt, ff[:513], Sxx[:513], cmap='gray_r')
>>> plt.title('Quadratic Chirp, f(0)=1500, f(10)=250n' +
... '(vertex_zero=False)')
>>> plt.xlabel('t (sec)')
>>> plt.ylabel('Frequency (Hz)')
>>> plt.grid()
>>> plt.show()
在10秒内从1500 Hz到250 Hz的对数chi:
>>> w = chirp(t, f0=1500, f1=250, t1=10, method='logarithmic')
>>> ff, tt, Sxx = spectrogram(w, fs=fs, noverlap=256, nperseg=512,
... nfft=2048)
>>> plt.pcolormesh(tt, ff[:513], Sxx[:513], cmap='gray_r')
>>> plt.title('Logarithmic Chirp, f(0)=1500, f(10)=250')
>>> plt.xlabel('t (sec)')
>>> plt.ylabel('Frequency (Hz)')
>>> plt.grid()
>>> plt.show()
在10秒内从1500 Hz到250 Hz的双曲chi:
>>> w = chirp(t, f0=1500, f1=250, t1=10, method='hyperbolic')
>>> ff, tt, Sxx = spectrogram(w, fs=fs, noverlap=256, nperseg=512,
... nfft=2048)
>>> plt.pcolormesh(tt, ff[:513], Sxx[:513], cmap='gray_r')
>>> plt.title('Hyperbolic Chirp, f(0)=1500, f(10)=250')
>>> plt.xlabel('t (sec)')
>>> plt.ylabel('Frequency (Hz)')
>>> plt.grid()
>>> plt.show()
源码:
scipy.signal.chirp的API实现见:[源代码]
最后
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