scipy.signal.spectrogram output не так, как ожидалось

Question

Я использую scipy.signal.spectrogram() для анализа набора данных, содержащих значения для тока. Мой вход функции выглядит следующим образом:

f, t, Sxx = signal.spectrogram(y, fs) 

(для прокладки в сюжетных 3 (сверху) я использую plt.pcolormesh(t, f, Sxx))

Где y представляет собой список из 10002 значений, содержащее значение у для зеленый график на первом участке (сверху). fs = 1/T где T = x[1]-x[0] где x - это список значений x (время), принадлежащих значениям y (текущий).

Моя проблема заключается в том, что

t[-1]-t[0] != x[-1]-x[0] 

Значение: Я хочу, чтобы сравнить участок 3 с зеленым графом в участке 1, и когда эти два не пробегает же временный интервал, спектрограмма становится бесполезной. Вы можете видеть на картинке, что total_length_x > total_length_t

Почему это так? И что я могу сделать, чтобы диапазон спектра за тот же промежуток времени, что и исходные данные?

Answer 1

Я написал код, чтобы объяснить мои комментарии выше о размерах данных:

#!/usr/bin/env python 

import numpy as np 
import scipy.signal 
from scipy.signal import spectrogram 

WINDOW_LEN = 256 
OVERLAP_LEN = WINDOW_LEN/8 
DATA_LEN = 10002 
DURATION = 2.0001997 
fs = (DATA_LEN - 1)/DURATION 
eps = 1/(fs * 1000.0) 

y = np.random.rand(DATA_LEN) 
x = np.arange(0, DURATION + 1/fs, 1/fs) 

f, t, Sxx = spectrogram(y, fs=fs, nperseg=WINDOW_LEN) 

T = np.zeros(int(1 + np.floor((len(y) - WINDOW_LEN)/(WINDOW_LEN - OVERLAP_LEN)))) 

T[0] = x[WINDOW_LEN/2] 
T[1:] = [x[WINDOW_LEN/2 + (n + 1) * (WINDOW_LEN - OVERLAP_LEN)] for n in np.arange(0,len(T) - 1)] 


if all(t - T < eps): 
    print (t - T) 
    print "All are fine" 
    print x[-1] - x[0] 
    print t[-1] - t[0] 
    print T[-1] - T[0] 
else: 
    print t 
    print T 
    print "Wrong estimates"