এসসিপি
🌈এসসিপি কি?
📋এসসিপি হলো সিগন্যাল প্রসেসিং করার পদ্ধতি।
⚒️এসসিপি সিগন্যাল প্রসেসিং করতে ব্যবহৃত হয়।
এসসিপি সমূহ
এসসিপি এবং সেগুলোর ব্যবহারের তালিকা
- ➡️ convolve - দুটি অ্যারের কনভল্যুশন করা
- ➡️ correlate - দুটি অ্যারের পারস্পরিক সম্পর্ক নির্ণয় করা
- ➡️ fftconvolve - দুটি অ্যারের দ্রুত কনভল্যুশন করা
- ➡️ find_peaks - তথ্যের শীর্ষ বিন্দু খুঁজে বের করা
- ➡️ peak_prominences - শীর্ষ বিন্দুর প্রকটতা নির্ণয় করা
- ➡️ peak_widths - শীর্ষ বিন্দুর প্রস্থ নির্ণয় করা
- ➡️ butter - বাটারওয়ার্থ ফিল্টার তৈরি করা
- ➡️ cheby1 - চেবিশেভ টাইপ ওয়ান ফিল্টার তৈরি করা
- ➡️ cheby2 - চেবিশেভ টাইপ টু ফিল্টার তৈরি করা
- ➡️ ellip - এলিপটিক ফিল্টার তৈরি করা
- ➡️ bessel - বেসেল ফিল্টার তৈরি করা
- ➡️ sosfilt - দ্বিতীয়-ক্রমের বিভাগ ব্যবহার করে ফিল্টার করা
- ➡️ lfilter - ডিজিটাল ফিল্টার প্রয়োগ করা
- ➡️ hilbert - হিলবার্ট রূপান্তর করা
- ➡️ resample - তথ্যের নমুনা সংখ্যা পরিবর্তন করা
- ➡️ resample_poly - পলিফেজ পদ্ধতিতে তথ্য পুনঃনমুনায়ন করা
- ➡️ periodogram - তথ্যের শক্তি বর্ণালী নির্ণয় করা
convolve - দুটি অ্যারের কনভল্যুশন করার উদাহরণ।
from scipy import signal
data = [1, 2, 3, 4]
kernel = [1, 0, -1]
result = signal.convolve(data, kernel)
print(result)
correlate - দুটি অ্যারের পারস্পরিক সম্পর্ক নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import signal
data = [1, 2, 3, 4, 5]
pattern = [1, 2, 1]
result = signal.correlate(data, pattern)
print(result)
fftconvolve - দুটি অ্যারের দ্রুত কনভল্যুশন করার উদাহরণ।
from scipy import signal
data = [1, 2, 3, 4]
kernel = [2, 1, 2]
result = signal.fftconvolve(data, kernel)
print(result)
find_peaks - তথ্যের শীর্ষ বিন্দু খুঁজে বের করার উদাহরণ।
from scipy import signal
data = [1, 3, 2, 5, 4, 6, 3]
result, properties = signal.find_peaks(
data,
height=4
)
print(result)
print(properties)
peak_prominences - শীর্ষ বিন্দুর প্রকটতা নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import signal
data = [1, 3, 2, 5, 2, 4, 1]
peaks, _ = signal.find_peaks(data)
result = signal.peak_prominences(
data,
peaks
)
print(result)
peak_widths - শীর্ষ বিন্দুর প্রস্থ নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import signal
data = [1, 3, 2, 5, 2, 4, 1]
peaks, _ = signal.find_peaks(data)
result = signal.peak_widths(
data,
peaks
)
print(result)
butter - বাটারওয়ার্থ ফিল্টার তৈরি করার উদাহরণ।
from scipy import signal
b, a = signal.butter(
3,
0.2
)
print(b)
print(a)
cheby1 - চেবিশেভ টাইপ ওয়ান ফিল্টার তৈরি করার উদাহরণ।
from scipy import signal
b, a = signal.cheby1(
3,
1,
0.2
)
print(b)
print(a)
cheby2 - চেবিশেভ টাইপ টু ফিল্টার তৈরি করার উদাহরণ।
from scipy import signal
b, a = signal.cheby2(
3,
20,
0.2
)
print(b)
print(a)
ellip - এলিপটিক ফিল্টার তৈরি করার উদাহরণ।
from scipy import signal
b, a = signal.ellip(
3,
1,
20,
0.2
)
print(b)
print(a)
bessel - বেসেল ফিল্টার তৈরি করার উদাহরণ।
from scipy import signal
b, a = signal.bessel(
3,
0.2
)
print(b)
print(a)
sosfilt - দ্বিতীয়-ক্রমের বিভাগ ব্যবহার করে ফিল্টার করার উদাহরণ।
from scipy import signal
data = [1, 2, 4, 3, 5, 7, 6, 8]
sos = signal.butter(
3,
0.3,
output="sos"
)
result = signal.sosfilt(
sos,
data
)
print(result)
lfilter - ডিজিটাল ফিল্টার প্রয়োগ করার উদাহরণ।
from scipy import signal
data = [1, 2, 4, 3, 5, 7, 6, 8]
b, a = signal.butter(
2,
0.3
)
result = signal.lfilter(
b,
a,
data
)
print(result)
hilbert - হিলবার্ট রূপান্তর করার উদাহরণ।
from scipy import signal
data = [1, 2, 3, 2, 1, 0, -1]
result = signal.hilbert(data)
print(result)
resample - তথ্যের নমুনা সংখ্যা পরিবর্তন করার উদাহরণ।
from scipy import signal
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
result = signal.resample(
data,
10
)
print(result)
resample_poly - পলিফেজ পদ্ধতিতে তথ্য পুনঃনমুনায়ন করার উদাহরণ।
from scipy import signal
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
result = signal.resample_poly(
data,
3,
2
)
print(result)
periodogram - তথ্যের শক্তি বর্ণালী নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import signal
data = [1, 2, 3, 2, 1, 2, 3, 2]
frequencies, power = signal.periodogram(
data
)
print(frequencies)
print(power)
এসসিপি সম্পর্কিত বিস্তারিত তথ্য
কার্যকর কোডিং উদাহরণ এবং সেগুলোর রেফারেন্স লিংক
| নাম | বিবরণ |
|---|---|
| convolve | দুটি অ্যারের কনভল্যুশন করতে ব্যবহৃত হয়। |
| correlate | দুটি অ্যারের পারস্পরিক সম্পর্ক নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়। |
| fftconvolve | দুটি অ্যারের দ্রুত কনভল্যুশন করতে ব্যবহৃত হয়। |
| find_peaks | তথ্যের শীর্ষ বিন্দু খুঁজে বের করতে ব্যবহৃত হয়। |
| peak_prominences | শীর্ষ বিন্দুর প্রকটতা নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়। |
| peak_widths | শীর্ষ বিন্দুর প্রস্থ নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়। |
| butter | বাটারওয়ার্থ ফিল্টার তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। |
| cheby1 | চেবিশেভ টাইপ ওয়ান ফিল্টার তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। |
| cheby2 | চেবিশেভ টাইপ টু ফিল্টার তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। |
| ellip | এলিপটিক ফিল্টার তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। |
| bessel | বেসেল ফিল্টার তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। |
| sosfilt | দ্বিতীয়-ক্রমের বিভাগ ব্যবহার করে ফিল্টার করতে ব্যবহৃত হয়। |
| lfilter | ডিজিটাল ফিল্টার প্রয়োগ করতে ব্যবহৃত হয়। |
| hilbert | হিলবার্ট রূপান্তর করতে ব্যবহৃত হয়। |
| resample | তথ্যের নমুনা সংখ্যা পরিবর্তন করতে ব্যবহৃত হয়। |
| resample_poly | পলিফেজ পদ্ধতিতে তথ্য পুনঃনমুনায়ন করতে ব্যবহৃত হয়। |
| periodogram | তথ্যের শক্তি বর্ণালী নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়। |