同様の機能エンベロープMatlabのは、Python

Question

に私はこの

私はすでにPythonでenvelope機能を試してみましたが、そこでてきたと同じ結果を持っているPythonでの関数envelopeがあるかどうかを知りたいですこの結果は、私が望むものと一致しません。

Answer 1

あなたが使う機能を正確に何を言及していないけれども、あなたが封筒の2種類を使用しているように、それはそうです。

あなたはMATLABでエンベロープを呼び出す方法、関連する記述である：

[yupper、ylower] =エンベロープ（x）は大きさとして、 入力シーケンス、xの上下エンベロープを返しますその分析信号の xの解析信号は、ヒルベルトで実装された という離散フーリエ変換を使用して求められます。関数は最初にx の平均を取り除き、エンベロープを計算した後にそれを加算します。 xが行列の場合、 エンベロープはxの各列に対して独立して動作します。

これに基づいて、私はあなたがヒルバーをPythonで変換する方法を探していると思います。この例はhereを見つけることができます：

に結果の

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from scipy.signal import hilbert, chirp 

duration = 1.0 
fs = 400.0 
samples = int(fs*duration) 
t = np.arange(samples)/fs 

signal = chirp(t, 20.0, t[-1], 100.0) 
signal *= (1.0 + 0.5 * np.sin(2.0*np.pi*3.0*t)) 

analytic_signal = hilbert(signal) 
amplitude_envelope = np.abs(analytic_signal) 
instantaneous_phase = np.unwrap(np.angle(analytic_signal)) 
instantaneous_frequency = np.diff(instantaneous_phase)/(2.0*np.pi) * fs 

fig = plt.figure() 
ax0 = fig.add_subplot(211) 
ax0.plot(t, signal, label='signal') 
ax0.plot(t, amplitude_envelope, label='envelope') 
ax0.set_xlabel("time in seconds") 
ax0.legend() 
ax1 = fig.add_subplot(212) 
ax1.plot(t[1:], instantaneous_frequency) 
ax1.set_xlabel("time in seconds") 
ax1.set_ylim(0.0, 120.0) 

：

Answer 2

時々私はobspy.signal.filter.envelope（data_array）を使用します。しかし、あなたは与えられた例では上の行しか得ることができません。 Obispyは地震波形を扱う非常に便利なパッケージです。