scipy.signal.

cspline1d

scipy.signal.cspline1d(signal, lamb=0.0)

计算秩为 1 的数组的三次样条系数。

查找一维信号的三次样条系数，假设镜像对称边界条件。要从样条表示中恢复信号，请将这些系数与长度为 3 的 FIR 窗口 [1.0, 4.0, 1.0]/ 6.0 进行镜像对称卷积。

参数:

signalndarray

表示信号样本的秩为 1 的数组。

lambfloat, 可选

平滑系数，默认为 0.0。

返回:

cndarray

三次样条系数。

另请参阅

cspline1d_eval

在新的一组点上评估三次样条。

示例

在浏览器中尝试！

我们可以使用三次样条滤波信号以减少并平滑高频噪声。

>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from scipy.signal import cspline1d, cspline1d_eval
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> sig = np.repeat([0., 1., 0.], 100)
>>> sig += rng.standard_normal(len(sig))*0.05  # add noise
>>> time = np.linspace(0, len(sig))
>>> filtered = cspline1d_eval(cspline1d(sig), time)
>>> plt.plot(sig, label="signal")
>>> plt.plot(time, filtered, label="filtered")
>>> plt.legend()
>>> plt.show()

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