如何在Python中获取Signal的衍生物?

时间:2016-10-29 18:22:43

标签: python pyqtgraph differentiation

我是Python语言和编码的新手。

我正在尝试使用USB Serial获取和区分来自Arduino UNO板的实时信号。到目前为止,我没有任何问题地获取数据,但我无法获得有关如何区分它的信息。

你们可以帮助我,或者指出我可以获得有关这些东西的一些信息。

我真的很感谢你的帮助。

这是我的代码

Obs。:我是begginer:D

# -*- coding: utf-8 -*-

from collections import deque
import serial
import pyqtgraph as pg
from pyqtgraph.Qt import QtCore, QtGui
import numpy as np
arduinoData = serial.Serial('COM4', 4800)

win = pg.GraphicsWindow()
win.setWindowTitle('pyqtgraph example: Scrolling Plots')

#    In these examples, the array size is fixed.
p1 = win.addPlot()
p2 = win.addPlot()

data1= [0,0]
vector=deque()

for i in range(300):

    string = arduinoData.readline()
    stringx = string.split(',')

    time=float(stringx[0])
    distance=float(stringx[1])
    vector=(time, distance) 
    vectorx = np.array(vector)
    data1=np.vstack((data1,vectorx))   

curve1 = p1.plot(data1)
curve2 = p2.plot(data1)
ptr1 = 0



def update1():
    global data1, curve1, ptr1

    data1[:-1] = data1[1:]  

    string = arduinoData.readline()

    stringx = string.split(',')
    time=float(stringx[0])
    distance=float(stringx[1])
    vector=(time, distance)
    vectorx=np.array(vector)
    data1[-1]=vectorx
    #print(data1)

    curve1.setData(data1)

    ptr1 += 1
    curve2.setData(data1)
    curve2.setPos(ptr1, 0)

# update all plots
def update():
    update1()

timer = pg.QtCore.QTimer()
timer.timeout.connect(update)
timer.start(50)



## Start Qt event loop unless running in interactive mode or using pyside.
if __name__ == '__main__':
    import sys
    if (sys.flags.interactive != 1) or not hasattr(QtCore, 'PYQT_VERSION'):
        QtGui.QApplication.instance().exec_()

2 个答案:

答案 0 :(得分:0)

"区分信号"是一种很少用于英语的表达(尽管根据谷歌似乎是正确的)。这就是为什么你和@zvone有误解的原因。可能最好说你想要"采取衍生品"信号。

无论如何,numpy.gradient功能可以做到这一点。

答案 1 :(得分:0)

我找到了一个不错的节目,并通过搜索“如何在python中区分波形”来讲述

https://plot.ly/python/numerical-differentiation/

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
img = fig.add_subplot(1, 1, 1)

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)

dy = np.zeros(y.shape,np.float)
dy[0:-1] = np.diff(y)/np.diff(x)
dy[-1] = (y[-1] - y[-2])/(x[-1] - x[-2])

img.plot(x,y, label='$f(x) = sin(x)$')
img.plot(x,dy, label='$f\'(x) = cos(x)$')

img.legend()
plt.show()