文件名称：spectrum:Python中的光谱分析
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更新时间：2024-05-27 23:44:20
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SPECTRUM：Python中的光谱分析 贡献： 请加入 贡献者： 问题： 请使用 说明文件： 引文： Cokelaer等人，（2017年），``频谱''：Python中的频谱分析，开源软件杂志，2（18），348，doi：10.21105 / joss.00348 频谱包含使用基于傅立叶变换，参数方法或特征值分析的方法估算功率谱密度的工具： 傅里叶方法基于相关图，周期图和韦尔奇估计。 可以使用标准的锥形窗口（Hann，Hamming，Blackman）和其他奇异的窗口（DPSS，Taylor等）。 参数方法基于Yule-Walker，BURG，MA和ARMA，协方差和改进的协方差方法。 还实现了基于特征分析（例如MUSIC）和最小方差分析的非参数方法。 也可以多锥度 目标受众是多种多样的。 尽管信号功率谱的使用是电气工程（例如无线电通信，雷达）的基础，但它具有