scipy.signal.

chirp

scipy.signal.chirp(t, f0, t1, f1, method='linear', phi=0, vertex_zero=True)

频率扫描余弦波发生器。

在以下内容中，“Hz”应解释为“每单位周期”；这里没有要求单位是一秒。重要的区别在于旋转单位是周期，而不是弧度。同样，t可以是空间度量，而不是时间。

参数:

tarray_like

计算波形的时刻。

f0float

时刻t=0时的频率（例如，Hz）。

t1float

指定f1的时刻。

f1float

时刻t1时的波形频率（例如，Hz）。

method{‘linear’, ‘quadratic’, ‘logarithmic’, ‘hyperbolic’}, 可选

频率扫描の種類。如果没有提供，则假定为linear。有关更多详细信息，请参见以下注释。

phifloat，可选

相位偏移（以度为单位）。默认为 0。

vertex_zero布尔值，可选

此参数仅在 method 为 ‘quadratic’ 时使用。它确定频率图表的抛物线顶点位于 t=0 还是 t=t1。

返回:

yndarray

一个 numpy 数组，其中包含使用所请求的时变频率在 t 处计算出的信号。更准确地说，该函数返回 cos(phase + (pi/180)*phi)，其中 phase 是 2*pi*f(t) 的积分（从 0 到 t）。 f(t) 定义如下。

另请参见

sweep_poly

备注

method 有四个选项。以下公式给出了 chirp() 生成的信号的瞬时频率（单位：赫兹）。为方便起见，也可以使用下面显示的较短名称。

linear, lin, li

f(t) = f0 + (f1 - f0) * t / t1

quadratic, quad, q

频率 f(t) 的图表是通过 (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)。该公式为

如果 vertex_zero 为 True

f(t) = f0 + (f1 - f0) * t**2 / t1**2

否则

f(t) = f1 - (f1 - f0) * (t1 - t)**2 / t1**2

若要使用更通用的二次函数或任意多项式，请使用函数 scipy.signal.sweep_poly。

logarithmic, log, lo

f(t) = f0 * (f1/f0)**(t/t1)

f0 和 f1 必须非零且同号。

此信号也称为几何双曲或指数双曲。

hyperbolic, hyp

f(t) = f0*f1*t1 / ((f0 - f1)*t + f1*t1)

f0 和 f1 必须为非零。

范例

在您的浏览器中尝试一下！

以下内容将在范例中使用

>>> import numpy as np
>>> from scipy.signal import chirp, spectrogram
>>> import matplotlib.pyplot as plt

对于第一个范例，我们将绘制从 6 Hz 到 1 Hz 在 10 秒内呈线性变化的波形

>>> t = np.linspace(0, 10, 1500)
>>> 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()

对于其他范例，我们将使用更高的频率范围，并使用 scipy.signal.spectrogram 展示结果。我们将使用 7200 Hz 采样 4 秒的间隔。

>>> fs = 7200
>>> T = 4
>>> t = np.arange(0, int(T*fs)) / fs

我们将使用此函数在每个范例中绘制声谱图。

>>> def plot_spectrogram(title, w, fs):
...     ff, tt, Sxx = spectrogram(w, fs=fs, nperseg=256, nfft=576)
...     fig, ax = plt.subplots()
...     ax.pcolormesh(tt, ff[:145], Sxx[:145], cmap='gray_r',
...                   shading='gouraud')
...     ax.set_title(title)
...     ax.set_xlabel('t (sec)')
...     ax.set_ylabel('Frequency (Hz)')
...     ax.grid(True)
...

从 1500 Hz 到 250 Hz 的二次抛物线变化声波（抛物线曲线的顶点在 t=0）

>>> w = chirp(t, f0=1500, f1=250, t1=T, method='quadratic')
>>> plot_spectrogram(f'Quadratic Chirp, f(0)=1500, f({T})=250', w, fs)
>>> plt.show()

从 1500 Hz 到 250 Hz 的二次抛物线变化声波（抛物线曲线的顶点在 t=T）

>>> w = chirp(t, f0=1500, f1=250, t1=T, method='quadratic',
...           vertex_zero=False)
>>> plot_spectrogram(f'Quadratic Chirp, f(0)=1500, f({T})=250\n' +
...                  '(vertex_zero=False)', w, fs)
>>> plt.show()

从 1500 Hz 到 250 Hz 的对数变化声波

>>> w = chirp(t, f0=1500, f1=250, t1=T, method='logarithmic')
>>> plot_spectrogram(f'Logarithmic Chirp, f(0)=1500, f({T})=250', w, fs)
>>> plt.show()

从 1500 Hz 到 250 Hz 的双曲线变化声波

>>> w = chirp(t, f0=1500, f1=250, t1=T, method='hyperbolic')
>>> plot_spectrogram(f'Hyperbolic Chirp, f(0)=1500, f({T})=250', w, fs)
>>> plt.show()

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