scipy.signal.

qspline1d_eval

scipy.signal.qspline1d_eval(cj, newx, dx=1.0, x0=0)

在新的一组点上评估二次样条。

参数:

cjndarray

二次样条系数

newxndarray

新的一组点。

dxfloat, 可选

旧的样本间距，默认值为1.0。

x0int, 可选

旧的起点，默认值为 0。

返回:

resndarray

评估了二次样条点。

参见

qspline1d

计算秩为1数组的二次样条系数。

注释

dx 是旧的样本间距，而 x0 是旧的原点。换句话说，旧的样本点（节点），cj 表示的样条系数所在的点，是等间距的点，如下所示：：

oldx = x0 + j*dx  j=0...N-1, with N=len(cj)

边缘处理使用镜像对称边界条件。

示例

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我们可以用二次样条来过滤信号，以减少和平滑高频噪声：

>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from scipy.signal import qspline1d, qspline1d_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 = qspline1d_eval(qspline1d(sig), time)
>>> plt.plot(sig, label="signal")
>>> plt.plot(time, filtered, label="filtered")
>>> plt.legend()
>>> plt.show()

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