如果你只是在寻找周期性的脉冲序列,就像你给出的例子-这里有一个脉冲序列,它打开5个周期,然后关闭5个周期:N = 100 # sample count

P = 10 # period

D = 5 # width of pulse

sig = np.arange(N) % P < D

给予plot(sig)

您可以在这里用linspace替换np.arange(N)。注意,这与你的代码不是等价的,因为脉冲没有居中。

这里有一个完全可配置的脉冲序列:def rect(T):

"""create a centered rectangular pulse of width $T"""

return lambda t: (-T/2 <= t) & (t < T/2)

def pulse_train(t, at, shape):

"""create a train of pulses over $t at times $at and shape $shape"""

return np.sum(shape(t - at[:,np.newaxis]), axis=0)

sig = pulse_train(

t=np.arange(100), # time domain

at=np.array([0, 10, 40, 80]), # times of pulses

shape=rect(10) # shape of pulse

)

给予:

我认为这是其中一种情况,与python中的单行实现相比,matlab的pulsetran函数更令人困惑,这可能就是scipy不提供它的原因。

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