为什么 matplotlib (python) 中的 cohere 函数给出的答案与 MATLAB 中的 mscohere 函数不同？

Question

在 maltlab 和 pythonmatplotlib.mlab 中包含为与具有相同名称的 MATLAB 命令兼容而编写的数值 python 函数。

1. 但对我来说，我在 MATLAB 和 python 中得到了不同的结果。有谁知道，为什么会这样？

2. MATLAB mscohere 函数有一个参数 WINDOW 来设置窗口的大小，我在 matplotlib.mlab (python) 中找不到 cohere 函数

   Cxy = mscohere(y1,y2,16,0,16)

   Cxy = matplotlib.pyplot.cohere(y1, y2,NFFT=16,noverlap=0)

其中 y1 和 y2 在 MATLAB 和 python 中相同，长度为 1024

有什么帮助吗？

代码如下：

MATLAB：

Fs=8000;
y1=zeros(1,1024);
y2=zeros(1,1024);
for f =0:100:1900
    for n=0:1023
      y1(n+1)=y1(n+1)+sin(2*pi*f*n/Fs);
      if mod(f,200)==0
          y2(n+1)=y2(n+1)+sin(2*pi*f*n/Fs);
      end
    end
end

Cxy = mscohere(y1,y2,16,0,16);
display(Cxy);

Cxy =

    0.8300
    0.0504
    0.0006
    0.0082
    0.1828
    0.2562
    0.7984
    0.9788
    0.9884

Python：

Fs=8000
sample=1024
frequencys=100 * np.arange(20)
#print(frequencys)

y1=np.zeros(sample)
y2=np.zeros(sample)
for f in range(frequencys.size):
    for n in range(sample):
        y1[n]=y1[n]+sin(2*pi*frequencys[f]*n/Fs)
        if frequencys[f]%200==0:
            y2[n]=y2[n]+sin(2*pi*frequencys[f]*n/Fs)
cxy,f = plt.cohere(y1, y2,NFFT=16,noverlap=0)
print(cxy)

    Cxy=[ 0.78894285  
0.06083255  
0.01161213  
0.00249976  
0.14194519  
0.38694284 
0.78120729  
0.8384586   
0.85438165]

Answer 1

最初matplotlib.mlab 函数旨在提供与其 MATLAB 等价物相似的功能，但 MATLAB 和 numpy 之间的一些基本方法不同，因此它们并不总是以完全相同的方式做事，并且在某些情况下它们有所不同由于不同的需求和/或目标。现在mlab更像是一组numpy中没有但matplotlib需要的数值函数。

在您的情况下，MATLAB 函数默认使用hamming 窗口，而matplotlib 版本默认使用hanning 窗口。您可以通过简单地传递一个适当长度的hamming 窗口来重现MATLAB 结果。另外，MATLAB默认使用Fs=1，而matplotlib默认使用Fs=2，但我认为这只会改变频率，而不是cxy：

>>> cxy, _ = mlab.cohere(y1, y2, window=np.hamming(16), NFFT=16, noverlap=0, Fs=1)
>>> print(cxy)
[  8.29985202e-01   5.03649611e-02   5.54167037e-04   8.19190824e-03   1.82760544e-01   2.56179777e-01   7.98391906e-01   9.78827021e-01   9.88429511e-01]