SciPy：将特征转换为频域

Question

问题陈述

给定 ：由时间/幅度值组成的时间序列

所需输出 ：将给定信号转换为由时间/频率值组成的频域

更多信息

我希望输入中的时间戳与输出中的频率水平具有相同的映射。

为此，我使用了SciPy的signal.spectrogram函数。 显然，输入和输出之间存在对应关系。

问题 ：将输出转换为时间/频率值的首选方法是什么？ 取最大值是一种好习惯吗？

码

fs = 1.0
f, t, Sxx = signal.spectrogram(x, fs)
plt.pcolormesh(t, f, Sxx)
plt.ylabel('Frequency [Hz]')
plt.xlabel('Time [sec]')
plt.axis([t.min(), t.max(), f.min(), .02])
plt.show()

Answer 1

问题：将输出转换为时间/频率值的首选方法是什么？ 取最大值是一种好习惯吗？

通常，如果您计算频谱图，则希望在每个时间点周围的窗口中查看组成信号的频率是多少。 这就是为什么您得到显示的热图的原因。 现在，这已经是信号在频域中随时间变化的表示。 如果仅取最大值，则将剪切相关信息，并且所获得的将是不同信号的表示。 这不是您想要的，因为从信号处理的角度来看这没有意义。 您将仅基于每个时间窗口中最强的频率来表示伪像信号。

如果频谱图未显示您要查找的信息，您可能想探索将频率特征表示为时间函数的其他方式。 例如，尝试探索Wavelet变换，（请参见此处应用到时间序列的连续Wavelet变换（cwt）的示例），您可以使用PyWavelets包轻松获得它。