scipy.signal.spectrogram输出与预期不符

Question

我正在使用scipy.signal.spectrogram()来分析包含当前值的数据集。我对该函数的输入如下：

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

(对于子图3中的绘图(从顶部开始)，我使用plt.pcolormesh(t, f, Sxx))

其中y是一个包含10002个值的列表，其中包含第一个图中绿色图形的y值(从顶部开始)。fs = 1/T where T = x[1]-x[0]，其中x是属于y值(当前)的x值(时间)的列表。

我的问题是

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

含义:我想将图3与图1中的绿色图进行比较，当这两个图在相同的时间跨度内变化时，频谱图就变得无用了。你可以从图中看出total_length_x > total_length_t

​

​

为何会这样呢？我可以做什么来使频谱范围与我的原始数据在相同的时间范围内？

Answer 1

我写了一些代码来解释我上面关于数据大小的评论：

#!/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"