Python numpy等效于MATLAB中的能带功率()

Question

我使用Python的ftt.ftt()方法来生成信号的傅里叶变换。然而，我想计算一个频率范围内的能带功率。MATLAB有一个方法能带(x，fs，freqrange)，我试图具体地模拟这个函数的语法。来源：https://www.mathworks.com/help/signal/ref/bandpower.html

看起来numpy没有一个等价的函数，但是有谁知道我可以用来模拟带宽(x、fs、freqrange)的代码片段吗？我不清楚在这个功能的幕后到底发生了什么。

注意:如果您知道一些实现Matlab功能的非Python伪代码，那也是有帮助的。

Answer 1

下面是用于计算fmin带中的能力的代码片段，fmax为我工作：

import scipy 

def bandpower(x, fs, fmin, fmax):
    f, Pxx = scipy.signal.periodogram(x, fs=fs)
    ind_min = scipy.argmax(f > fmin) - 1
    ind_max = scipy.argmax(f > fmax) - 1
    return scipy.trapz(Pxx[ind_min: ind_max], f[ind_min: ind_max])

Answer 2

def bandpower(x, fs, fmin, fmax, time):
    # f, Pxx = scipy.signal.periodogram(x, fs=fs)
    f, Pxx = signal.welch(x, fs, nperseg=fs*time)
    ind_min = np.argmax(f > fmin) - 1
    ind_max = np.argmax(f > fmax) - 1
    return np.trapz(Pxx[ind_min: ind_max], f[ind_min: ind_max])