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我正在使用 matplotlib 的 specgram 函数绘制我的数据的频谱图。

Pxx, freqs, bins= mlab.specgram(my_data,NFFT=nFFT,Fs=Fs,detrend=mlab.detrend_linear,noverlap=n_overlap,pad_to=p_to,scale_by_freq=True)

对于 ref，上面的“freqs”、“bins”（即次）和“Pxx”的形状分别为 (1025,)、(45510,) 和 (1025,45510)。

其中，我已经定义了函数参数

Fs = 10E6      # Sampling Rate
w_length= 256      # window length
nFFT=2 * w_length
n_overlap=np.fix(w_length/2)
p_to = 8 *w_length

该图的频率范围（y 轴）为 0 到 5E6 Hz。当我绘制它时，我有兴趣查看不同的频率范围，例如 100E3 Hz 到 1E6。如果我更改绘图的 ylim，颜色条限制不会改变，即不会更新以反映这个“新”频率范围内的信号值。有没有办法可以做到这一点，以便通过更改绘制的 y 轴范围，即频率范围限制，颜色条将相应地更新/更改？

interp='nearest'
cmap=seismic
fig = plt.figure()
ax1=fig.add_subplot(111)
img1=ax1.imshow(Pxx, interpolation=interp, aspect='auto',extent=extent,cmap=cmap)
ax1.autoscale(enable=True,axis='x',tight=True)
ax1.autoscale(enable=True,axis='y',tight=True)
ax1.set_autoscaley_on(False)
ax1.set_ylim([100E3,1E6])
fig.colorbar(img1)
plt.show()

我想，如果我能以某种方式找到 Pxx 的最大值和最小值分别在感兴趣的频率范围内的上限和下限，我可以使用这些值来设置颜色条限制，例如

img1.set_clim(min_val, max_val)

我通常可以找到 Pxx 的最大值和最小值，并使用返回它们的索引

import numpy as np
>>> np.unravel_index(Pxx.argmax(),Pxx.shape)
(20, 31805)
>>> np.unravel_index(Pxx.argmin(),Pxx.shape)
(1024, 31347)

如何找到与感兴趣的频率范围相对应的 Pxx 值？

我可以做类似下面的事情来粗略地找到例如在“freqs”100E3 和 1E6 中的位置。使用（并从每个中获取第一个（或最后一个）值）...

   fmin_index= [i for i,x in enumerate(freqs) if x >= 100E3][0]
   fmax_index= [i for i,x in enumerate(freqs) if x >= 1000E3][0]

或者

   fmin_index= [i for i,x in enumerate(freqs) if x <= 100E3][-1]
   fmax_index= [i for i,x in enumerate(freqs) if x <= 1000E3][-1]

那么可能

min_val = np.min(Pxx[fmin_index,:])
max_val = np.min(Pxx[fmax_index,:])

最后

img1.set_clim(min_val, max_val)

不幸的是，这似乎不起作用，因为颜色栏上的值范围看起来不正确。必须有更好/更容易/更准确的方法来完成上述操作。

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与其更改图表中的限制，一个可能的解决方案是更改您绘制的数据并让其colorbar完成。环境中的最小工作示例pylab：

#some random data
my_data = np.random.random(2048)

#### Your Code
Fs = 10E6      # Sampling Rate
w_length= 256      # window length
nFFT=2 * w_length
n_overlap=np.fix(w_length/2)
p_to = 8 *w_length

Pxx, freqs, bins= mlab.specgram(my_data,NFFT=nFFT,Fs=Fs,
                                detrend=mlab.detrend_linear,
                                noverlap=n_overlap,
                                pad_to=p_to,scale_by_freq=True)

#find a maximum frequency index
maxfreq = 1E5 #replace by your maximum freq
if maxfreq:
    lastfreq = freqs.searchsorted(maxfreq)
    if lastfreq > len(freqs):
        lastfreq = len(freqs)-1

Pxx = np.flipud(Pxx) #flipping image in the y-axis

interp='nearest'
seismic = plt.get_cmap('seismic')
cmap=seismic
fig = plt.figure()
ax1=fig.add_subplot(111)
extent = 0,4,freqs[0],freqs[lastfreq] # new extent
#plot reduced range
img1=ax1.imshow(Pxx[-lastfreq:], interpolation=interp, aspect='auto',
                extent=extent ,cmap=cmap)
ax1.set_autoscaley_on(False)
fig.colorbar(img1)
plt.show()

我的示例只设置了一个最大频率，但通过一些小的调整，您可以设置一个最小值。

于 2013-03-06T13:04:07.503 回答