python中的矩形脉冲序列

Question

我正在尝试在 python 中实现一个矩形脉冲序列。

我搜索了 scipy 并没有实现的信号。 http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/signal.html

在 matlab 中有一个名为 pulstran 的信号： http://es.mathworks.com/help/signal/ref/pulstran.html

matlab 中的代码示例如下：

T=10; %Period
D=5; %Duration
N=10; %Number of pulses

x=linspace(0,T*N,10000);
d=[0:T:T*N];
y=pulstran(x,d,'rectpuls',D);
plot(x,y);
ylim([-1,2]);

我如何在 python 中实现这个信号？

谢谢。

Answer 1

如果您只是在寻找周期性脉冲序列，就像您给出的示例一样 - 这是一个开启 5 个周期然后关闭五个周期的脉冲序列：

N = 100 # sample count
P = 10  # period
D = 5   # width of pulse
sig = np.arange(N) % P < D

给予

plot(sig)

您可以在此处将np.arange(N) 替换为您的linspace。请注意，这与您的代码不等效，因为脉冲没有居中。

---

这是一个完全可配置的脉冲序列：

def rect(T):
    """create a centered rectangular pulse of width $T"""
    return lambda t: (-T/2 <= t) & (t < T/2)

def pulse_train(t, at, shape):
    """create a train of pulses over $t at times $at and shape $shape"""
    return np.sum(shape(t - at[:,np.newaxis]), axis=0)

sig = pulse_train(
    t=np.arange(100),              # time domain
    at=np.array([0, 10, 40, 80]),  # times of pulses
    shape=rect(10)                 # shape of pulse
)

给予：

---

我认为这是matlab的pulsetran函数比python中的单行实现更令人困惑的情况之一，这可能是scipy不提供它的原因。

Answer 2

您可以使用scipy.signal 中的square 函数：

here逐字逐句：

from scipy import signal
import matplotlib.pyplot as plt
t = np.linspace(0, 1, 500, endpoint=False)
plt.plot(t, signal.square(2 * np.pi * 5 * t))
plt.ylim(-2, 2)

因此，对于您的示例，请执行以下操作：

T=10
D=5
N=10
shift = 1/4   # number of cycles to shift (1/4 cycle in your example)
x = np.linspace(0, T*N, 10000, endpoint=False)
y=signal.square(2 * np.pi * (1/T) * x + 2*shift*np.pi)
plt.plot(x,y)
plt.ylim(-2, 2)
plt.xlim(0, T*N)

Answer 3

所有答案都很好，但我发现scipy.integrate 存在一些问题，所以我创建了 3 种类型，特别牢记scipy.integrate：

• 统一的脉冲宽度和统一的时间段（每个参数必须是一个数字）。

def uniform_pulse_function(self, t, start, stop, pulsewidth, period, amplitude):
        func = amplitude * np.where((t > start and t < stop and (t % period <(pulsewidth))),
                                    1, 0)

• 脉冲宽度一致，但幅度不同（每个参数必须是单个数字，幅度除外，幅度应该是与启动和停止中可以容纳的脉冲数相同长度的元组）：

func = (amplitude[int(t//period)])*np.where((t>start and t<stop and (t%period<(pulsewidth))), 1, 0)
        return func

• 不均匀的脉冲宽度和不均匀的幅度，但周期应该保持不变（幅度和脉冲宽度应该是一个元组，长度与开始和停止中可以容纳的脉冲数相同，而周期应该是一个数字）：

def custom_pulse_function(self, t, start, stop, pulsewidth, period, amplitude):
        func = (amplitude[int(t//period)]) * np.where((t > start and t < stop and (t % period < (pulsewidth[int(t//period)]))), 1, 0)
        return func