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MatplotlibはPythonのおよび、NumPy用のグラフ描画ライブラリです。多くの場合、IPythonと連携して使われます。

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NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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matplotlib.pyplot.specgramが正しく表示されない

sandyur

総合スコア25

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投稿2018/02/08 10:48

生体信号を測定し、時間周波数解析を行っています。

matplotlib.pyplot.specgramを用いてスペクトログラム表示をしたいです。
結果、以下の図のようになりましたが、時間軸の影響が反映されていないようにみえます。
生体信号なので、非周期的ですし一定はありえないです。

matplotlib.pyplot.specgramのパラメータの中でNFFTとpat_toの違いがわかっていないので、どこかのパラメータがミスっているのではとも思っております。

python

1# FFTで用いるハミング窓 2hammingWindow = np.hamming(datanumber) 3 4# スペクトログラムを描画 5pxx, freqs, bins, im = plt.specgram(filterAlready, NFFT=datanumber, Fs=128, noverlap=0, window=hammingWindow) 6plt.axis([0, datanumber/samplingFreq, 0, nyq]) 7plt.xlabel("time [second]") 8plt.ylabel("frequency [Hz]") 9plt.colorbar() 10plt.show()

イメージ説明

参考までに振幅スペクトルをグラフ化したものも載せておきます。
イメージ説明

心当たりのある方いたらご教示いただけると幸いです。
よろしくお願いいたします。

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magichan

2018/02/09 05:15

datanumber にはどのような値が入っておりますでしょうか?
sandyur

2018/02/09 05:18 編集

datanumberにはint型でデータの数が書いてあります。53928です
guest

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ベストアンサー

ご承知のとおり、スペクトログラム表示を行う為には、短い時間区間にデータを区切って、その区間毎にフーリエ変換を行います。
で、NFFT の値ですが、データをどのくらいの区間でデータを区切るか(何サンプル毎にデータを区切るか)を指定するパラメータとなります。
現在ここに、かなり大きな値(データ長?)を与えているようですので、この値を小さな値(とりあえずデフォルト値の256あたり)を設定してください。

当然、窓関数の範囲も同じ値で設定する必用があります。

投稿2018/02/09 05:41

magichan

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sandyur

2018/02/09 11:20

なるほど勘違いしていました、ありがとうございます。 窓関数の実装をしているのですが、 #ハミング窓をかける hammingWindow = np.hamming(256) windowedData = hammingWindow *AF3_norm[start:start+datanumber] このAF3_normも256行にする必要があると思います。 その場合どのように処理をすればいいでしょうか。
magichan

2018/02/10 00:54

おそくなりました。 確かに短時間フーリエを "自力で" 計算する場合は、窓を移動させながら積算する処理が必要ですが、matplotlib.pyplot.specgram を使用する場合は、内部でこの処理が行われるので、単に窓のデータを引数に渡すだけでよいかと思います。 plt.specgram(filterAlready, NFFT=256, Fs=128, noverlap=0, window=np.hamming(256))
sandyur

2018/02/10 05:03

いえいえお答え下さりありがとうございます。たいへん助かっています。 specgramに関しては解決しました。 ちなみにfftの数値を出す場合にはAF3_normも256行にする必要があると思います。 その場合どのように処理をすればいいかご教示いただけるとうれしいです。
magichan

2018/02/10 07:28

最初のコメントに書かれているとおり N = 256 hammingWindow = np.hamming(N) windowedData = hammingWindow *AF3_norm[start:start+N] のような実装でよいのではないでしょうか
sandyur

2018/02/10 07:40

それだと257〜53928までのデータサンプルを無視してしまうように思うのですが。。。
magichan

2018/02/10 08:36

最初に、0~255 の範囲でfftをかける start位置を256にずらして 256~511の範囲でFFTをかける start位置を512にずらして 512~767の範囲でFFTをかける … と切り出す範囲を少しずつずしながらFFTをかけるという処理をデータ全体の範囲で行えばよいかと思います。
sandyur

2018/02/10 08:51

なるほど!!! 何から何までありがとうございます(T_T) 本当に助かりました!
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