Signaalin käsittelyyn kuuluu tietojen analysointi, muokkaaminen ja poimiminen signaaleista. Python-kirjastojen, kuten NumPy- ja SciPy-kirjastojen käyttö yksinkertaistaa monia yhteisiä tehtäviä tällä alalla. Tässä artikkelissa esitellään käytännön tekniikoita signaalin käsittelyyn näillä työkaluilla.

Suodatussignaalit

Suodatusta käytetään poistamaan melua tai poimimaan tiettyjä signaalin osia. SciPy-kirjasto tarjoaa toimintoja kuten [] suodattimien suunnitteluun ja [ niiden soveltamiseen. Yhteinen suodatin on Butterworth-suodatin, joka tarjoaa sujuvan taajuusvasteen.

Esimerkkinä voidaan mainita suodattimen suunnittelu halutuilla katkaisutaajuuksilla ja sen soveltaminen signaalitietoihin. Tämä prosessi auttaa siivoamaan signaaleja lisäanalyysiin.

Fourier-muunnos

Fourier Transform muuntaa aika-verkkosignaalin taajuuskomponenteiksi. NumPyn toiminto suorittaa tämän muutoksen tehokkaasti. Taajuusspektrin analysointi auttaa tunnistamaan hallitsevat taajuudet ja melun.

Tämä tekniikka on spektrianalyysin ja suodatuksen perusedellytys.

Signaalien uudelleennäyttäminen

SciPy:n toiminto suorittaa tämän tehtävän interpoloimalla datapisteitä. Signaalien täsmäyttämiseen eri järjestelmiin tai datan koon pienentämiseen on hyödyllistä ottaa käyttöön näytteenottotaajuus.

Varmista, että uudelleennäytteenottoprosessi säilyttää signaalin eheyden ja välttää peitenimen valitsemalla tarvittaessa asianmukaiset parametrit ja suodattamalla.

Yhteenveto

  • Suunnittelu ja suodattimien soveltaminen puhtaisiin merkkeihin.
  • Käytä Fourier Transformia spektrianalyysiin.
  • Näytä signaalit uudelleen järjestelmän vaatimusten mukaisesti.