Python specgram matplotlib中未使用频率的切割

我有一个采样率为16e3的信号，它的频率范围是125到1000赫兹。 因此，如果我绘制一个光谱图，我会得到一个非常小的颜色范围，因为所有未使用的频率

我试图通过设置ax限制来解决这个问题，但这不起作用

有没有办法切断未使用的频率或用NAN代替它们

将数据重新采样到2e3将不起作用，因为仍有一些未使用的频率低于125 Hz

感谢您的帮助。

specgram（）正在为您完成所有工作。如果查看axis.py中的specgram函数，可以看到它是如何工作的。原始函数位于我的计算机上的

Python27\Lib\site packages\matplotlib\axes.py

中

    <snip>  
    Pxx, freqs, bins = mlab.specgram(x, NFFT, Fs, detrend,
         window, noverlap, pad_to, sides, scale_by_freq)

    Z = 10. * np.log10(Pxx)
    Z = np.flipud(Z)

    if xextent is None: xextent = 0, np.amax(bins)
    xmin, xmax = xextent
    freqs += Fc
    extent = xmin, xmax, freqs[0], freqs[-1]
    im = self.imshow(Z, cmap, extent=extent, **kwargs)
    self.axis('auto')

    return Pxx, freqs, bins, im

Pxx是一个二维阵列，形状为（len（freqs），len（bin）

这将限制Pxx和频率

Pxx = Pxx[(freqs >= 125) & (freqs <= 1000)]
freqs = freqs[(freqs >= 125) & (freqs <= 1000)]

Pxx=Pxx[（freqs>=125）和（freqs=125）和（freqs 10，tspecgram（）返回（Pxx，freqs，bins，im），其中im是AxesImage
实例[1]。您可以使用它设置绘图的限制：

Pxx, freqs, bins, im = plt.specgram(signal, Fs=fs)
im.set_ylim((125,1000))

[1] 
这是一个经过改编的版本：
这会更改绘制的频率范围

#!/usr/bin/env python
#### from the example
#### 
from pylab import *

dt = 0.0005
t = arange(0.0, 20.0, dt)
s1 = sin(2*pi*100*t)
s2 = 2*sin(2*pi*400*t)
mask = where(logical_and(t>10, t<12), 1.0, 0.0)
s2 = s2 * mask
nse = 0.01*randn(len(t))
x = s1 + s2 + nse # the signal

NFFT = 1024       # the length of the windowing segments
Fs = int(1.0/dt)  # the sampling frequency

ax1 = subplot(211)
plot(t, x)
subplot(212, sharex=ax1)
Pxx, freqs, bins, im = specgram(x, NFFT=NFFT, Fs=Fs, noverlap=900,
                                cmap=cm.gist_heat)

#### edited from the example
#### 
# here we get access to the axes
x1,x2,y1,y2 = axis()
# leave x range the same, change y (frequency) range
axis((x1,x2,25,500))

show()

！/usr/bin/env python
####从这个例子
#### 
从派拉布进口*
dt=0.0005
t=arange（0.0,20.0，dt）
s1=sin（2*pi*100*t）
s2=2*sin（2*pi*400*t）
mask=where（logical_）和（t>10，t如今，有一种比提问时更简单的方法：可以使用
matplotlib.pyplot.axis
将
ymin
和
ymax
设置为所需的频率。这很简单；下面是我的程序片段：

plt.specgram(xmit, NFFT=65536, Fs=Fs)
plt.axis(ymin=Fc-Fa*10, ymax=Fc+Fa*10)
plt.show()

您是否尝试将scale\u by\u freq参数设置为False？是的，这没有任何改变。我只是在查看文档…可能与cmap参数一起使用。我认为如果我有静态数据，这可能会起作用，不幸的是，我必须绘制多个specgram。是否有某种方法可以直接编辑绘图细节？并删除未使用的数据？或者没有o获取最高值以动态设置cmap值？非常感谢。如果我有足够的声誉，我会向上投票。我添加了我的_specgram（），我认为它符合您的需要。现在您应该有足够的声誉来向上投票；-）@wwii，您好，为什么要做Z=10。*np.log10（Pxx）到spectrum？@moeseth，这是原始函数的一部分-我用一行散列将我的更改（上下）括起来。
Pxx, freqs, bins, im = plt.specgram(signal, Fs=fs)
im.set_ylim((125,1000))

#!/usr/bin/env python
#### from the example
#### 
from pylab import *

dt = 0.0005
t = arange(0.0, 20.0, dt)
s1 = sin(2*pi*100*t)
s2 = 2*sin(2*pi*400*t)
mask = where(logical_and(t>10, t<12), 1.0, 0.0)
s2 = s2 * mask
nse = 0.01*randn(len(t))
x = s1 + s2 + nse # the signal

NFFT = 1024       # the length of the windowing segments
Fs = int(1.0/dt)  # the sampling frequency

ax1 = subplot(211)
plot(t, x)
subplot(212, sharex=ax1)
Pxx, freqs, bins, im = specgram(x, NFFT=NFFT, Fs=Fs, noverlap=900,
                                cmap=cm.gist_heat)

#### edited from the example
#### 
# here we get access to the axes
x1,x2,y1,y2 = axis()
# leave x range the same, change y (frequency) range
axis((x1,x2,25,500))

show()

plt.specgram(xmit, NFFT=65536, Fs=Fs)
plt.axis(ymin=Fc-Fa*10, ymax=Fc+Fa*10)
plt.show()