Vous êtes un professionnel et vous avez besoin d'une formation ? Machine Learning
avec Scikit-Learn Voir le programme détaillé

Module « scipy.signal »

Fonction cspline1d - module scipy.signal

Signature de la fonction cspline1d

def cspline1d(signal, lamb=0.0) 

Description

help(scipy.signal.cspline1d)

Compute cubic spline coefficients for rank-1 array.

Find the cubic spline coefficients for a 1-D signal assuming
mirror-symmetric boundary conditions. To obtain the signal back from the
spline representation mirror-symmetric-convolve these coefficients with a
length 3 FIR window [1.0, 4.0, 1.0]/ 6.0 .

Parameters
----------
signal : ndarray
    A rank-1 array representing samples of a signal.
lamb : float, optional
    Smoothing coefficient, default is 0.0.

Returns
-------
c : ndarray
    Cubic spline coefficients.

See Also
--------
cspline1d_eval : Evaluate a cubic spline at the new set of points.

Examples
--------
We can filter a signal to reduce and smooth out high-frequency noise with
a cubic spline:

>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from scipy.signal import cspline1d, cspline1d_eval
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> sig = np.repeat([0., 1., 0.], 100)
>>> sig += rng.standard_normal(len(sig))*0.05  # add noise
>>> time = np.linspace(0, len(sig))
>>> filtered = cspline1d_eval(cspline1d(sig), time)
>>> plt.plot(sig, label="signal")
>>> plt.plot(time, filtered, label="filtered")
>>> plt.legend()
>>> plt.show()

Vous êtes un professionnel et vous avez besoin d'une formation ? Programmation Python
Les compléments Voir le programme détaillé