使用循环信号创建伪循环信号

Question

我正在寻找一种使用 numpy 或 pytorch 来扭曲张量的方法。

例如，给定一个sin(x) 的样本数组，我希望得到它的倾斜版本（最好是相同的大小），这样函数的循环要么被拉伸，要么缩小，甚至两者兼而有之（如果它可以插值它是随机的），因此在某些地方频率较高，在某些地方频率较低。

我需要创建“伪循环​​”信号，这意味着它们几乎是循环的，但并不完美。

Answer 1

您可以使用（例如）局部变化的频率。将正弦函数视为基本周期函数，使用局部变化的频率可以产生“拉伸”和/或“膨胀”效果。

示例 1：线性频率变化的啁啾函数（查看wiki page 了解更多信息）：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# initialize
n = 1000
x = np.linspace(0, 10, n)

# variying frequency between 2 and 4
f = np.linspace(2, 4, n)
y = np.sin(f * x)

# plot local frequency values and signal
plt.subplot(211)
plt.plot(x, f)
plt.ylabel('Local frequency')
plt.subplot(212)
plt.plot(x, y)
plt.ylabel('signal')
plt.xlabel('samples')
plt.show()

导致频率增加的伪周期信号：

示例 2：随任意函数变化频率（此处为多项式）：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# initialize
n = 1000
x = np.linspace(0, 10, n)

# variying frequency between 2 and 4
f = .5 * (2 + (x - 5) ** 2 + 2 * x)
y = np.sin(f * x)

# plot local frequency values and signal
plt.subplot(211)
plt.plot(x, f)
plt.ylabel('Local frequency')
plt.subplot(212)
plt.plot(x, y)
plt.ylabel('signal')
plt.xlabel('samples')
plt.show()

输出如下

使用频率函数可以帮助获得其他伪周期信号形状。另请注意，scipy 带有一组信号发生器，例如 sweep_poly，您可以从它们开始以获得随机变化的信号频率。