Python - 余弦逐渐显示小放大器振荡 ("wobbles")
Python - Cosine gradually reveals small-amp oscillations ("wobbles")
我有一个问题是三角函数和 Python。我正在绘制时间间隔 [0,t] 的余弦，其频率根据另一个余弦函数（略微）变化。所以我希望看到的是在 window [0,t].
期间重复的频率从高到低的重复模式
相反，我看到的是，随着时间的推移，余弦图中出现了一个低频图案，并随着时间的推移重复出现，每次频率越来越低，直到最终余弦甚至无法正常振荡"wobbles"，因为没有更好的术语。
我不明白这是如何在 window [0,t] 的过程中出现的，因为余弦（显然）是周期性的，并且调制它的函数也是如此。那么 "new" 行为是如何出现的呢？在调整基余弦频率的调制余弦的所有周期中，行为应该是相同的，对吗？
请注意，我在技术上使用修改后的余弦，而不是 cos(wt) 我使用的是 e^(cos(wt)) [称为 von mises eq 或类似的东西]。
最低需要代码：
cos_plot = []
for wind,pos_theta in zip(window,pos_theta_vec): #window is vec of time increments
# for ref: DBFT(pos_theta) = (1/(2*np.pi))*np.cos(np.radians(pos_theta - base_pos))
f = float(baserate+DBFT(pos_theta)) # DBFT() returns a val [-0.15,0.15] periodically depending on val of pos_theta
cos_plot.append(np.exp(np.cos(f*2*np.pi*wind)))
plt.plot(cos_plot)
plt.show()
您所观察到的可能取决于“aliasing”，即出现 low-frequency 个数字，因为高频函数的采样步长太大。
（图片取自链接的维基百科页面）
如果问题不是混叠，请考虑 -1 和 1 之间的任何函数形状 都可以通过 cos(f(x)*x) 获得，只需选择 f(x)。
对于，考虑任何函数-1 <= g(x) <= 1并设置f(x) = arccos(g(x))/x.
要查找问题，请尝试绘制您的 "frequency" 并查看其中是否存在任何真正奇怪的东西。可能是你在 DBFT.
中有错误
为了后代的利益，如果有人需要这个问题的答案：
我想要一个频率为时变函数 freq(t) 的余弦。我的错误是简单地在每个时间 t 像这样评估这个函数：Acos(2pifreq(t)t)。相反，您需要在每个时间点将 freq(t) 从 0 积分到 t：y = cos(2%piintegral(f(t)) + 2% pi*f0*t + 相位）。此过程的术语是频率扫描或线性调频（不是相同的术语，但如果您需要 google/SO 答案则类似）。
感谢那些回复帮助的人:)
- SB
我有一个问题是三角函数和 Python。我正在绘制时间间隔 [0,t] 的余弦，其频率根据另一个余弦函数（略微）变化。所以我希望看到的是在 window [0,t].
期间重复的频率从高到低的重复模式相反，我看到的是，随着时间的推移，余弦图中出现了一个低频图案，并随着时间的推移重复出现，每次频率越来越低，直到最终余弦甚至无法正常振荡"wobbles"，因为没有更好的术语。
我不明白这是如何在 window [0,t] 的过程中出现的，因为余弦（显然）是周期性的，并且调制它的函数也是如此。那么 "new" 行为是如何出现的呢？在调整基余弦频率的调制余弦的所有周期中，行为应该是相同的，对吗？
请注意，我在技术上使用修改后的余弦，而不是 cos(wt) 我使用的是 e^(cos(wt)) [称为 von mises eq 或类似的东西]。
最低需要代码：
cos_plot = []
for wind,pos_theta in zip(window,pos_theta_vec): #window is vec of time increments
# for ref: DBFT(pos_theta) = (1/(2*np.pi))*np.cos(np.radians(pos_theta - base_pos))
f = float(baserate+DBFT(pos_theta)) # DBFT() returns a val [-0.15,0.15] periodically depending on val of pos_theta
cos_plot.append(np.exp(np.cos(f*2*np.pi*wind)))
plt.plot(cos_plot)
plt.show()
您所观察到的可能取决于“aliasing”，即出现 low-frequency 个数字，因为高频函数的采样步长太大。
（图片取自链接的维基百科页面）
如果问题不是混叠，请考虑 -1 和 1 之间的任何函数形状 都可以通过 cos(f(x)*x) 获得，只需选择 f(x)。
对于，考虑任何函数-1 <= g(x) <= 1并设置f(x) = arccos(g(x))/x.
要查找问题，请尝试绘制您的 "frequency" 并查看其中是否存在任何真正奇怪的东西。可能是你在 DBFT.
为了后代的利益，如果有人需要这个问题的答案：
我想要一个频率为时变函数 freq(t) 的余弦。我的错误是简单地在每个时间 t 像这样评估这个函数：Acos(2pifreq(t)t)。相反，您需要在每个时间点将 freq(t) 从 0 积分到 t：y = cos(2%piintegral(f(t)) + 2% pi*f0*t + 相位）。此过程的术语是频率扫描或线性调频（不是相同的术语，但如果您需要 google/SO 答案则类似）。
感谢那些回复帮助的人:)
- SB