jax.scipy.signal.csd

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jax.scipy.signal.csd#

jax.scipy.signal.csd(x, y, fs=1.0, window='hann', nperseg=None, noverlap=None, nfft=None, detrend='constant', return_onesided=True, scaling='density', axis=-1, average='mean')[source]#

使用 Welch 方法估计互功率谱密度 (CSD)。

这是 scipy.signal.csd() 的 JAX 实现。它类似于 jax.scipy.signal.welch()，但它作用于两个输入信号，并估计它们的互谱密度而不是功率谱密度 (PSD)。

参数：

  • x (数组) – 表示输入值时间序列的数组。

  • y (类数组 | 无) – 表示第二个输入值时间序列的数组，与沿指定 axis 的 x 长度相同。如果未指定，则假设 y = x 并通过 Welch 方法计算 x 的 PSD Pxx。

  • fs (类数组) – 输入的采样频率（默认值：1.0）。

  • window (字符串) – 应用于每个段的数据锥形窗口。可以是窗口函数名称，指定窗口长度和函数的元组，或数组（默认值：'hann'）。

  • nperseg (整数 | 无 | 无) – 每个段的长度（默认值：256）。

  • noverlap (整数 | 无 | 无) – 段之间重叠的点数（默认值：nperseg // 2）。

  • nfft (整数 | 无 | 无) – 使用的 FFT 长度，如果需要零填充 FFT。如果为 None（默认值），则 FFT 长度为 nperseg。

  • detrend (字符串) – 指定如何对每个段进行去趋势化。可以是 False（默认值：不进行去趋势化），'constant'（去除均值），'linear'（去除线性趋势），或接受一个段并返回一个去趋势化段的可调用对象。

  • return_onesided (布尔值) – 如果为 True（默认值），则返回实数输入的单边谱。如果为 False，则返回双边谱。

  • scaling (字符串) – 在计算功率谱密度 ('density'，默认值) 或功率谱 ('spectrum') 之间进行选择

  • axis (整数) – 计算 CSD 的轴（默认值：-1）。

  • average (字符串) – 对周期图使用的平均类型；'mean'（默认值）或 'median' 之一。

返回值：

一个长度为 2 的数组元组 (f, Pxy)。 f 是样本频率数组，Pxy 是 x 和 y 的互谱密度

返回类型：

元组[数组, 数组]

注意

原始 SciPy 函数在 csd(x, x) 和 csd(x, x.copy()) 之间表现出略微不同的行为。LAX 后端版本旨在遵循后一种行为。要复制前者，请将此函数调用为 csd(x, None)。

另请参阅

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