scipy.signal.max_len_seq¶

scipy.signal.max_len_seq(nbits, state=None, length=None, taps=None)[源代码]¶

最大长度序列(MLS)生成器。

参数

nbits集成: 要使用的位数。结果序列的长度将为 (2**nbits) - 1 。请注意，生成长序列(例如，大于 nbits == 16 )可能需要很长时间。
stateARRAY_LIKE，可选: 如果是数组，则长度必须为 nbits ，并将转换为二进制(布尔)表示。如果没有，将使用1的种子，从而产生可重复的表示。如果 state 均为零，则会引发错误，因为这是无效的。默认值：无。
length整型，可选: 要计算的样本数。如果没有，则为整个长度 (2**nbits) - 1 是经过计算的。
tapsARRAY_LIKE，可选: 要使用的多项式抽头(例如， [7, 6, 1] 对于8位序列)。如果无，将自动选择分路器(最多用于 nbits == 32 )。

退货

seq阵列: 得到0和1的MLS序列。
state阵列: 移位寄存器的最终状态。

注意事项

MLS生成的算法一般在以下文件中介绍：

https://en.wikipedia.org/wiki/Maximum_length_sequence

分路器的默认值专门取自为的每个值列出的第一个选项 nbits 在：

https://web.archive.org/web/20181001062252/http://www.newwaveinstruments.com/resources/articles/m_sequence_linear_feedback_shift_register_lfsr.htm

0.15.0 新版功能.

示例

MLS使用二进制约定：

>>> from scipy.signal import max_len_seq
>>> max_len_seq(4)[0]
array([1, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0], dtype=int8)

MLS具有白色光谱(直流除外)：

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from numpy.fft import fft, ifft, fftshift, fftfreq
>>> seq = max_len_seq(6)[0]*2-1  # +1 and -1
>>> spec = fft(seq)
>>> N = len(seq)
>>> plt.plot(fftshift(fftfreq(N)), fftshift(np.abs(spec)), '.-')
>>> plt.margins(0.1, 0.1)
>>> plt.grid(True)
>>> plt.show()

../../_images/scipy-signal-max_len_seq-1_00_00.png

MLS的循环自相关是一种脉冲：

>>> acorrcirc = ifft(spec * np.conj(spec)).real
>>> plt.figure()
>>> plt.plot(np.arange(-N/2+1, N/2+1), fftshift(acorrcirc), '.-')
>>> plt.margins(0.1, 0.1)
>>> plt.grid(True)
>>> plt.show()

../../_images/scipy-signal-max_len_seq-1_01_00.png

MLS的线性自相关近似为脉冲：

>>> acorr = np.correlate(seq, seq, 'full')
>>> plt.figure()
>>> plt.plot(np.arange(-N+1, N), acorr, '.-')
>>> plt.margins(0.1, 0.1)
>>> plt.grid(True)
>>> plt.show()

../../_images/scipy-signal-max_len_seq-1_02_00.png

scipy.signal.gausspulse

scipy.signal.sawtooth