scipy.signal.

cspline1d#

scipy.signal.cspline1d(signal, lamb=0.0)[source]#

计算秩为 1 数组的立方样条系数。

假设镜像对称边界条件,找到一维信号的立方样条系数。为了从样条表示中获得信号,用长度为 3 的 FIR 窗口 [1.0, 4.0, 1.0]/ 6.0 对这些系数进行镜像对称卷积。

参数::
signalndarray

表示信号样本的秩为 1 数组。

lambfloat, 可选

平滑系数,默认值为 0.0。

返回::
cndarray

立方样条系数。

另请参见

cspline1d_eval

在新的点集中评估立方样条。

示例

我们可以用立方样条过滤信号以减少和平滑高频噪声

>>> 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()
../../_images/scipy-signal-cspline1d-1.png