scipy.signal.

cspline1d

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

计算秩为1数组的立方样条系数。

假设镜像对称边界条件，找到一维信号的三次样条系数。要从样条表示中恢复信号，请使用长度为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:

信号ndarray

表示信号样本的秩为1的数组。

lambfloat, 可选

平滑系数，默认值为 0.0。

返回:

cndarray

三次样条系数。

参见

cspline1d_eval

在新的一组点上评估三次样条。

示例

Try it in your browser!

我们可以使用三次样条对信号进行滤波，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()

Go BackOpen In Tab