[pastacode lang=”python” message=”” highlight=”” provider=”manual”]
from scipy import signal[/pastacode]
scipy.signal.detrend(): remove a tendência linear de sinal:
[pastacode lang=”python” message=”” highlight=”” provider=”manual”]
t = np.linspace(0, 5, 100)
x = t + np.random.normal(size=100)
pl.plot(t, x, linewidth=3)
pl.plot(t, signal.detrend(x), linewidth=3)[/pastacode]
scipy.signal.resample(): reamostrar o sinal de n pontos, utilizando FFT.
[pastacode lang=”python” message=”” highlight=”” provider=”manual”]
t = np.linspace(0, 5, 100)
x = np.sin(t)
pl.plot(t, x, linewidth=3)
pl.plot(t[::2], signal.resample(x, 50), 'ko')[/pastacode]
scipy.signal tem muitas funções janela: scipy.signal.hamming(), scipy.signal.bartlett(), scipy.signal.blackman() …
scipy.signal tem filtragem (mediana scipy.signal.medfilt filter(), Wiener scipy.signal.wiener()), mas vamos discutir isso na seção da imagem.