动态测量分析软件包
PyDynamic的Python项目详细描述
pydynamic
用于动态测量分析的python包
该软件包的目标是为计量学和相关领域的用户提供一个起点，这些用户处理与时间相关的测量，即动态测量。该软件的初始版本是作为 德国和英国的国家计量机构，即联邦物理技术研究所和国家物理实验室。
进一步开发和明确使用pydynamic是欧洲研究项目empil17ind12met4fof和德国研究项目著名的一部分。
pydynamic为
- 离散傅里叶变换及其逆的应用
- 使用具有不确定系数的fir或iir滤波器进行滤波
- 频率响应逆fir滤波器的设计 不确定系数
- iir滤波器作为频率响应逆的设计 不确定系数
- 频域分区反褶积
- 频域乘法
- 从振幅和相位到实数和 虚部
为了验证不确定性的传播，蒙特卡罗 方法可以使用monte carlo的内存高效实现 用于数字滤波
pydynamic的文档可以在readthedocs上找到
安装
如果你只想使用这个软件，最简单的方法是从 系统的命令行
pip install PyDynamic
这将从python包存储库下载最新版本，并 将其复制到第三方库的本地文件夹中。注意pydynamic 使用3.x版python。在计算机上的任何python环境中使用 然后可以通过
importPyDynamic
或者，例如，对于包含傅里叶域不确定性的模块 方法：
fromPyDynamic.uncertaintyimportpropagate_DFT
然后可以通过安装更新
pip install --upgrade PyDynamic
对于协作，我们建议如下所述分叉存储库
，应用更改并
在github上打开pull请求，如所述
如果你下载了这个软件，我们将非常感谢 我们知道。例如，您可以将一封电子邮件发送给作者之一 （例如） sascha eichst_dt，比约恩路德维希 或maximilian gruber
示例
系数fir滤波器应用中的不确定性传播 b与不确定度ub相关。滤波器输入信号为 x已知噪声标准偏差西格玛。滤波器输出信号 是具有相关不确定度的
fromPyDynamic.uncertainty.propagate_filterimportFIRuncFiltery,uy=FIRuncFilter(x,sigma,b,ub)
离散傅里叶应用中的不确定性传播 变换（DFT）。时域信号的平方是 不确定度ux。dft的结果是实数和 应用于x的dft虚部和相关不确定度ux
fromPyDynamic.uncertainty.propagate_DFTimportGUM_DFTX,UX=GUM_DFT(x,ux)
蒙特卡罗方法在不确定性传播中的序贯应用 对于用IIR滤波器滤波时域信号x的情况b，a 与滤波器系数uab和信号相关的不确定度 噪声标准差西格玛。滤波器输出是信号*y和 蒙特卡罗方法计算点不确定性uy和覆盖率 间隔py对应于指定的百分位数。
fromPyDynamic.uncertainty.propagate_MonteCarloimportSMCy,uy,Py=SMC(x,sigma,b,a,Uab,runs=1000,Perc=[0.025,0.975])
路线图
- 稳健测量（传感器）模型的实现
- 扩展到更复杂的噪声和不确定性模型
引文
如果您发布使用pydynamic获得的结果，请引用
Sascha Eichst_dt、Clemens Elster、Ian M.Smith和Trevor J.Esward 动态测量不确定度评估——一个开源软件 理论与实践的桥梁组合j.sens.sens.syst.，6，97-105，2017年，内政部：10.5194/jsss-6-97-2017
确认
这项工作的一部分是作为联合研究项目的一部分开展的。 欧洲计量创新计划 研究（帝国）。
这项工作是对IMPACT项目联合支持的一部分。 欧洲计量计划 创新与研究（empir）。帝国是 由欧洲证券交易所和 欧盟。
免责声明
这个软件是在联邦物理技术学院（PTB）开发的。该软件作为 是"免费的"。PTB对其他方的使用不承担任何责任，对其质量、可靠性、安全性、适用性或任何其他特性不作任何明示或暗示的保证。在任何情况下，PTB都不对与使用本软件相关的任何直接、间接或间接损害负责。
许可证
pydynamic是在lgplv3许可证下分发的，除了 包中的模块impinvar.py GPLv3许可证。
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