python - Octave/Matlab 与 Scipy 中的周期图

Question

我正在使用 scipy 将一些 matlab 代码移植到 python 并遇到以下行:

Matlab/Octave代码

[Pxx, f] = periodogram(x, [], 512, 5)

Python代码

f, Pxx = signal.periodogram(x, 5, nfft=512)

问题是我在同一数据上得到不同的输出。更具体地说，Pxx 向量是不同的。我为 signal.periodogram 尝试了不同的窗口，但没有运气(而且似乎默认的 scypy 的 boxcar 窗口与默认的 matlab 的矩形窗口相同)另一个奇怪的行为是在 python 中，Pxx 的第一个元素总是 0，无论什么数据输入是。

我错过了什么吗？任何建议将不胜感激!

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带有实际数据的简单 Matlab/Octave 代码:http://pastebin.com/czNeyUjs
带有实际数据的简单 Python+scipy 代码:http://pastebin.com/zPLGBTpn

Answer 1

在研究了 octave 和 scipy 的周期图源代码后，我发现它们使用不同的算法来计算功率谱密度估计。 Octave (和 MATLAB)use FFT ，而 scipy 的周期图使用 Welch method .

正如@georgesl 所提到的，输出看起来很相似，但仍然不同。出于移植原因，这很关键。最后，我简单地写了一个小函数来使用 FFT 计算 PSD 估计值，现在输出是一样的。根据 timeit 测试，它的运行速度提高了约 50%(在 10.000 次迭代的循环中分别为 1.9006 秒和 2.9176 秒)。我认为这是因为 FFT 在 scipy 的实现中比 Welch 更快，只是速度更快。

感谢所有表现出兴趣的人。