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matplotlib.pyplot.specgramが正しく表示されない

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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。

# FFTで用いるハミング窓
hammingWindow = np.hamming(datanumber)

# スペクトログラムを描画
pxx, freqs, bins, im = plt.specgram(filterAlready, NFFT=datanumber, Fs=128, noverlap=0, window=hammingWindow)
plt.axis([0, datanumber/samplingFreq, 0, nyq])
plt.xlabel("time [second]")
plt.ylabel("frequency [Hz]")
plt.colorbar()
plt.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 14:15

    datanumber にはどのような値が入っておりますでしょうか?

    キャンセル

  • sandyur

    2018/02/09 14:17 編集

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

    キャンセル

回答 1

checkベストアンサー

+1

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。

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  • 2018/02/10 16:40

    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。。。

    キャンセル

  • 2018/02/10 17:36

    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。

    キャンセル

  • 2018/02/10 17:51

    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!

    キャンセル

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