Python版本的Matlab Signal Toolbox的tfestimate（）？

是否有Matlab的tfestimate（）的Python版本？我研究過控制工具箱，但它只提供線性傳遞函數。Python版本的Matlab Signal Toolbox的tfestimate（）？

2015-02-11 The Guy

如在示出的「更多關於」的help of tfestimate的部分，傳遞函數被計算或多或少Txy = Pyx/Pxx，所以通過將y和x之間的交叉譜密度通過x功率譜密度。請注意，爲了計算交叉頻譜密度，自變量的順序很重要，因爲Pyx（在適當的窗口化和歸一化之後）計算爲各個窗口上的平均值fft(y) * conj(fft(x))。類似地，PSD Pxx計算爲平均值fft(x) * conj(fft(x))。我完全忘了爲什麼，但有一個很好的理由，你爲什麼要計算這兩個平均值之間的比率，而不是直接對fft(y)/fft(x)進行平均。

兩個CPSD和PSD是matplotlib.mlab，所以你可以計算的傳遞函數或多或少像這樣（未經）：

from matplotlib.mlab import psd, csd 

def tfe(x, y, *args, **kwargs): 
    """estimate transfer function from x to y, see csd for calling convention""" 
    return csd(y, x, *args, **kwargs)/psd(x, *args, **kwargs)

來源

2015-02-11 20:43:17

可悲的是製作TF並不像你所提到的巴斯一樣簡單。 TF使用您提供的方法，Python的結果給出了matlab輸出的x軸上的'壓扁'（較小的dB範圍）和正鏡像。 Matlab在負空間中給出了dB，Python在正空間中給出了dB。 – 2015-02-13 15:49:42

我相當肯定算法是正確的，你可以在Matlab中檢查自己：對於我'[tf1，f] = tfestimate（x，y，hann（nfft），nfft/2，nfft，fsample）'和' [Pyx，f] = cpsd（y，x，hann（nfft），nfft/2，nfft，fsample）; [Pxx，f] = pwelch（x，hann（nfft），nfft/2，nfft，fsample）; tf2 = Pyx ./Pxx'對於某些測試數據準確地（甚至不是數字錯誤！）產生相同的結果。我可能已經搞砸了Python代碼中的一些細節，將不得不稍後檢查。你是否試圖交換這些論點？ – 2015-02-13 16:20:45

我剛剛嘗試了上面的內容，並獲得了由tfestimate提供的輸出的正面鏡像（帶有一些錯誤，主要是在頻率範圍的低端）。所以我不確定Matlab的函數底下還有什麼內容。 – 2015-02-13 18:35:54

Python版本的Matlab Signal Toolbox的tfestimate（）？

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