Question

所以我试图找到以不同频率采样的各种信号的psd并在0-50Hz的范围内进行比较

我有此代码：

for i, th in enumerate(ths): 
    NFFT = 2**(int(np.log2(th.size)) - 8)
    ax.psd(th, Fs = freq[i], NFFT = NFFT, scale_by_freq = False)
ax.set_xlabel("freq (Hz)")
ax.set_xlim(0,50)
#ax.relim()              #These
#ax.autoscale()          #Didn't work

我要做什么：

由于信号是在50Hz以下进行低通滤波的，因此任何采样频率高于100Hz的信号都有一部分下降到非常低的psd。因此，我的ylim非常大，而我想看到的psd的那部分不容易看到。每次调用该函数时，我都可以手动set_ylim，但是我想要一种自动设置ylim以适合psd的方法，但是我在SO上找到的每个手动方法都假定我已经知道y值。但是psd在后端执行了很多我不知道如何访问的计算。

有什么办法可以实现：

从psd图中将y值读取到数组，或
以某种方式基于pyplot中的当前x轴重新调整y轴？

Answer 1

您可以使用matplotlib.pyplot.psd的返回值。它返回

Pxx（一维数组）-缩放前的功率谱值P_{xx}（实际值）
freq（一维数组）-与 Pxx 中的元素相对应的频率。
line（Line2D）-此函数创建的行。仅在 return_line 为True时返回。

在这种情况下，我认为可以使用频率值以编程方式适当地设置y限制，如下所示：

mx = []; mn = []
for i, th in enumerate(ths): 
    NFFT = 2**(int(np.log2(th.size)) - 8)
    val, freqs = ax.psd(th, Fs = freq[i], NFFT = NFFT, scale_by_freq = False, color = colors[i])
    mx.append(val[freqs <= 50].max())
    mn.append(val[freqs <= 50].min())
ax.set_xlabel("freq (Hz)")
ax.set_xlim(0,50)
ax.set_ylim(np.rint(10 * np.log10(np.array(mn).min())) - 2, 
            np.rint(10 * np.log10(np.array(mx).max())) + 2 )

根据频率范围限制pyplot.psd y轴图

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