LombScargle vs FFT功率谱:等间距d时崩溃

2024-03-28 17:50:58 发布

您现在位置:Python中文网/ 问答频道 /正文

我试图创建一些例程来计算均匀和不均匀采样数据的功率谱,使用Lomb Scargle周期图(LSP)和FFT功率谱。我遇到的问题是,当在scipy中使用LSP实现时,我会遇到均匀采样数据崩溃的情况。在

就我所知,下面的代码可以工作,并生成几乎相同(且正确)的输出。然而,我被迫在Lomb Scargle函数中插入一个kludge来增加频率抖动,因此它们并不完全匹配FFT。当我注释掉那一行时,我得到一个除以零的错误。在

这是scipy中Lomb Scargle实现的问题,还是我不应该对均匀采样的数据使用它??提前谢谢。在

import numpy as np
import scipy.signal as sp
import matplotlib.pyplot as plt

def one_sided_fft(t,x):
    full_amplitude_spectrum = np.abs(np.fft.fft(x))/x.size
    full_freqs = np.fft.fftfreq(x.size, np.mean(np.ediff1d(t)))
    oneinds = np.where(full_freqs >=0.0)
    one_sided_freqs = full_freqs[oneinds]
    one_sided_amplitude_spectrum=2*full_amplitude_spectrum[oneinds]
    return one_sided_freqs, one_sided_amplitude_spectrum

def power_spectrum(t,x):
    onef, oneamps = one_sided_fft(t,x)
    return onef, oneamps**2

def lomb_scargle_pspec(t, x):
    tstep = np.mean(np.ediff1d(t))
    freqs = np.fft.fftfreq(x.size, tstep)
    idxx = np.argsort(freqs)
    one_sided_freqs = freqs[idxx]
    one_sided_freqs = one_sided_freqs[one_sided_freqs>0]
    #KLUDGE TO KEEP PERIODOGRAM FROM CRASHING
    one_sided_freqs = one_sided_freqs+0.00001*np.random.random(one_sided_freqs.size)
    #THE FOLLOWING LINE CRASHES WITHOUT THE KLUDGE
    pgram = sp.lombscargle(t, x, one_sided_freqs*2*np.pi)
    return one_sided_freqs, (pgram/(t.size/4))


if __name__ == "__main__":

    #Sample data
    fs = 100.0
    fund_freq=5
    ampl = 0.4
    t = np.arange(0,10,1/fs)
    x = ampl*np.cos(2*np.pi*fund_freq*t)

    #power spectrum calculations
    powerf, powerspec = power_spectrum(t,x)
    lsf, lspspec = lomb_scargle_pspec(t,x)

    #plotting
    fig, (ax0, ax1, ax2)= plt.subplots(nrows=3)
    fig.tight_layout()
    ax0.plot(t, x)
    ax0.set_title('Input Data, '+str(fund_freq)+' Hz, '+
                  'Amplitude: '+str(ampl)+
                  ' Fs = '+str(fs)+' Hz')
    ax0.set_ylabel('Volts')
    ax0.set_xlabel('Time[s]')

    ax1.plot(powerf, powerspec)
    ax1.set_title('FFT-based Power Spectrum')
    ax1.set_ylabel('Volts**2')
    ax1.set_xlabel('Freq[Hz]')

    ax2.plot(lsf, lspspec)
    ax2.set_title('Lomb-Scargle Power Spectrum')
    ax2.set_ylabel('Volts**2')
    ax2.set_xlabel('Freq[Hz]')

    plt.show()

Tags: fftsizenponefullspectrumsetlomb
1条回答
网友
1楼 · 发布于 2024-03-28 17:50:58

它是一个bug in ^{}。代码包含一个实现为atan(2 * cs / (cc - ss))的arctan计算,其中cc和{}依赖于x和{}的元素。对于某些输入,cc - ss可以是0。使用atan2(2 * cs, cc - ss)的修复代码包含在scipy0.15.0中。在

相关问题 更多 >