scipy.signal.

czt_points#

scipy.signal.czt_points(m, w=None, a=1 + 0j)[Quelle]#

Gibt die Punkte zurück, an denen die Chirp-Z-Transformation berechnet wird.

Parameter:

mint: Die gewünschte Anzahl von Punkten.
wcomplex, optional: Das Verhältnis zwischen den Punkten in jedem Schritt. Standardmäßig gleichmäßig verteilte Punkte um den gesamten Einheitskreis.
acomplex, optional: Der Startpunkt in der komplexen Ebene. Standard ist 1+0j.

Rückgabe:

outndarray: Die Punkte in der Z-Ebene, an denen CZT die Z-Transformation abtastet, wenn es mit den Argumenten m, w und a als komplexe Zahlen aufgerufen wird.

Siehe auch

CZT: Klasse, die eine aufrufbare Chirp-Z-Transformationsfunktion erstellt.
czt: Hilfsfunktion zur schnellen Berechnung von CZT.

Beispiele

Zeichnen Sie die Punkte einer 16-Punkte-FFT

>>> import numpy as np
>>> from scipy.signal import czt_points
>>> points = czt_points(16)
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.plot(points.real, points.imag, 'o')
>>> plt.gca().add_patch(plt.Circle((0,0), radius=1, fill=False, alpha=.3))
>>> plt.axis('equal')
>>> plt.show()

../../_images/scipy-signal-czt_points-1_00_00.png

und einer 91-Punkte-Logarithmusspirale, die den Einheitskreis kreuzt

>>> m, w, a = 91, 0.995*np.exp(-1j*np.pi*.05), 0.8*np.exp(1j*np.pi/6)
>>> points = czt_points(m, w, a)
>>> plt.plot(points.real, points.imag, 'o')
>>> plt.gca().add_patch(plt.Circle((0,0), radius=1, fill=False, alpha=.3))
>>> plt.axis('equal')
>>> plt.show()

../../_images/scipy-signal-czt_points-1_01_00.png