Octave / Matlab与Scipy中的周期图

Question

我正在使用scipy将一些matlab代码移植到python并被以下行卡住：

Matlab /八度代码

[Pxx, f] = periodogram(x, [], 512, 5)

Python代码

f, Pxx = signal.periodogram(x, 5, nfft=512)

问题是我在同一数据上得到不同的输出。更具体地说，Pxx向量是不同的。我尝试了不同的signal.periodogram窗口，但没有运气（似乎默认scypy的boxcar窗口与默认matlab的矩形窗口相同）另一个奇怪的行为是在python中，无论什么数据，Pxx的第一个元素始终为0输入是。

我想念什么吗？任何建议将不胜感激！

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具有实际数据的简单Matlab /八度代码：http :
//pastebin.com/czNeyUjs具有实际数据的简单Python +
scipy代码：http
://pastebin.com/zPLGBTpn

Answer 1

研究八度音阶和scipy的周期图源代码后，我发现它们使用不同的算法来计算功率谱密度估计。八度（和MATLAB）使用FFT，而scipy的周期图使用Welch方法。

正如@georgesl所提到的，输出看起来很相似，但是仍然有所不同。出于移植的原因，这一点至关重要。最后，我简单地编写了一个小函数来使用来计算PSD估计FFT，现在输出是相同的。根据timeit测试，它的运行速度提高了约50％（在1万次迭代的循环中，速度为1.9006s与2.9176s）。我认为这是由于FFT在scipy的实现中比Welch更快，而只是更快。

感谢所有对此感兴趣的人。