scipy.signal.ShortTimeFFT.

stft_detrend#

ShortTimeFFT.stft_detrend(x, detr, p0=None, p1=None, *, k_offset=0, padding='zeros', axis=-1)[Quelle]#

Berechnet die Kurzzeit-Fourier-Transformation mit vorheriger Subtraktion eines Trends von jedem Segment.

Wenn der Parameter detr None ist, ist das Verhalten dieser Methode identisch mit dem der stft-Methode. Beachten Sie, dass aufgrund der Trendbereinigung das ursprüngliche Signal nicht durch die istft rekonstruiert werden kann.

Parameter:

xnp.ndarray: Das Eingabesignal als reell- oder komplexwertiges Array. Bei komplexen Werten muss die Eigenschaft fft_mode auf ‘twosided’ oder ‘centered’ gesetzt sein.
detr‘linear’ | ‘constant’ | Callable[[np.ndarray], np.ndarray] | None: Wenn 'constant', wird der Mittelwert subtrahiert, wenn 'linear' gesetzt ist, wird der lineare Trend von jedem Segment entfernt. Dies geschieht durch Aufruf von detrend. Wenn detr eine Funktion mit einem Parameter ist, wird detr auf jedes Segment angewendet.
p0int | None: Das erste Element des Bereichs von Slices, für die berechnet werden soll. Wenn None, wird es auf p_min gesetzt, was der kleinstmögliche Slice ist.
p1int | None: Das Ende des Arrays. Wenn None, wird p_max(n) verwendet.
k_offsetint: Index des ersten Samples (t = 0) in x.
padding‘zeros’ | ‘edge’ | ‘even’ | ‘odd’: Art der hinzugefügten Werte, wenn das gleitende Fenster an einem oder beiden Enden des Eingangs x übersteht. Nullen werden hinzugefügt, wenn der Standardwert 'zeros' gesetzt ist. Für 'edge' wird entweder der erste oder der letzte Wert von x verwendet. 'even' polstert durch Spiegelung des Signals am ersten oder letzten Sample und 'odd' multipliziert es zusätzlich mit -1.
axis: int: Die Achse von x, über die die STFT berechnet werden soll. Wenn nicht angegeben, wird die letzte Achse verwendet.

Rückgabe:

Snp.ndarray: Ein komplexes Array wird zurückgegeben, dessen Dimension immer um eins größer ist als die von x. Die letzte Achse repräsentiert immer die Zeitschnitte der STFT. axis definiert die Frequenzachse (standardmäßig die vorletzte). Z.B. für ein eindimensionales x wird ein komplexes 2D-Array zurückgegeben, wobei Achse 0 die Frequenz und Achse 1 die Zeitschnitte repräsentiert.

Siehe auch

invertierbar: Prüft, ob die STFT invertierbar ist.
istft: Inverse Kurzzeit-Fourier-Transformation.
stft: Kurzzeit-Fourier-Transformation (ohne Trendbereinigung).
scipy.signal.ShortTimeFFT: Klasse, zu der diese Methode gehört.