Traitement du signal

Algorithme Largest-Triangle-Three-Buckets (LTTB)

import lttbc

• lttbc.downsample(x_data, data, nb_points) lisser les données avec l'agorithme LTTBC.

Fonction d'Allan

Transformation de Fourrier

Numpy

• np.fft.fft(noisy_signal) transformer les données avec Fourrier.
• np.fft.fftfreq(signal, d=freq) déterminer les fréquences élémentaires des signaux périodiques avec d d'acquisition des points.

Spicy

• scipy.fft.fft(signal) transformer les données avec Fourrier.
• scipy.fft.fftfreq(signal.size, d=tps) déterminer les fréquences élémentaires des signaux périodiques en fonction du temps d'acquisition entre chaque point.
• scipy.fft.ifft(fourrier) transformation inverse de Fourrier.

Traitement du signal

scipy.signal

• find_peaks(data) trouver les maximums. Pas mal de paramètres.
• peak_prominences(data, peaks) renvoie la valeur des pics.
• butter() créer un filtre haute et basse fréquence.
• sosfiltfilt(sos, data) appliquer le filtre.