jax.numpy.unwrap#

jax.numpy.unwrap(p, discont=None, axis=-1, period=6.283185307179586)[源代码]#

解包一个周期性信号。

numpy.unwrap()的 JAX 实现。

参数:

  • p (ArrayLike) – 输入数组

  • discont (ArrayLike | None) – 序列中允许的最大不连续性。 默认为 period / 2

  • axis (int) – 解包的轴； 默认为 -1

  • period (ArrayLike) – 信号的周期，默认为 \(2\pi\)

返回:

p 的解包副本。

返回类型:

数组

示例

考虑这样一种情况，您正在通过磁盘上某个点的 x 和 y 位置来测量旋转磁盘的位置。 底层变量是一个始终递增的角度，我们将使用这种方式生成它，为方便表示使用度数

>>> rng = np.random.default_rng(0)
>>> theta = rng.integers(0, 90, size=(20,)).cumsum()
>>> theta
array([ 76, 133, 179, 203, 230, 233, 239, 240, 255, 328, 386, 468, 513,
       567, 654, 719, 775, 823, 873, 957])

我们对这个角度的观察是 x 和 y 坐标，由这个底层角度的正弦和余弦给出

>>> x, y = jnp.sin(jnp.deg2rad(theta)), jnp.cos(jnp.deg2rad(theta))

现在，假设给定这些 x 和 y 坐标，我们希望恢复原始角度 theta。 我们可以通过 atan2() 函数来实现

>>> theta_out = jnp.rad2deg(jnp.atan2(x, y)).round()
>>> theta_out
Array([  76.,  133.,  179., -157., -130., -127., -121., -120., -105.,
        -32.,   26.,  108.,  153., -153.,  -66.,   -1.,   55.,  103.,
        153., -123.], dtype=float32)

前几个值与上面的输入角度 theta 相匹配，但在此之后，这些值会被包裹，因为 sin 和 cos 观测值掩盖了相位信息。unwrap() 函数的目的是从这个包裹的视图中恢复原始信号

>>> jnp.unwrap(theta_out, period=360)
Array([ 76., 133., 179., 203., 230., 233., 239., 240., 255., 328., 386.,
       468., 513., 567., 654., 719., 775., 823., 873., 957.],      dtype=float32)

它通过假设真实的底层序列在一个步骤内不会相差超过 discont （默认为 period / 2）来实现这一点，并且当它遇到更大的不连续性时，它会将周期的因子添加到数据中。 对于满足此假设的周期性信号，unwrap() 可以恢复原始相位信号。