这个令人费解的信号的人为现象的原因是什么？

我试图找出卷积后出现的文物的原因，他们将在绘图arround x = -.0016和x = .0021（请参阅下面的代码）中看到。我对代码中定义的“lorentzian”函数（或langevin函数的导数）进行了卷积，并在函数“ditrib”中使用了2个Dirac脉冲。
我将不胜感激您的帮助。谢谢这里是我的代码：这个令人费解的信号的人为现象的原因是什么？

import numpy as np 
    import matplotlib.pyplot as plt 

    def Lorentzian(xx): 
     if not hasattr(xx, '__iter__'): 
      xx = [ xx ] 
     res = np.zeros(len(xx)) 
     for i in range(len(xx)): 
      x = xx[i] 
      if np.fabs(x) < 0.1: 
       res[i] = 1./3. - x**2/15. + 2.* x**4/189. - x**6/675. + 2.* x**8/10395. - 1382. * x**10/58046625. + 4. * x**12/1403325. 
      else: 
       res[i] = (1./x**2 - 1./np.sinh(x)**2) 
     return res 


    amp = 18e-3 
    a = 1/.61e3 
    b = 5.5 
    t_min = 0 
    dt = 1/5e6 
    t_max = (10772) * dt 
    t = np.arange(t_min,t_max,dt) 
    x_min = -amp/b 
    x_max = amp/b 
    dx = dt*(x_min-x_max)/(t_min-t_max) 
    x = np.arange(x_min,x_max,dx) 

    func1 = lambda x : Lorentzian(b*(x/a)) 

    def distrib(x): 
     res = np.zeros(np.size(x)) 
     res[int(np.floor(np.size(x)/3))] = 1 
     res[int(3*np.floor(np.size(x)/4))] = 3 
     return res 
    func2 = lambda x,xs : np.convolve(distrib(x), func1(xs), 'same') 

    plt.plot(x, func2(x,x)) 
    plt.xlabel('x (m)') 
    plt.ylabel('normalized signal')

来源

2017-04-02 MaximeMusterFrau

尝试删除的FUNC1

func1(x)[0], func1(x)[-1] 
Out[7]: (0.0082945964013920719, 0.008297677313152443)

“基座” 只是减去

func2 = lambda x,xs : np.convolve(distrib(x), func1(xs)-func1(x)[0], 'same')

给人一种流畅的回旋曲线

根据在你想要的结果上，你可能不得不把它加回到af中ter，由狄拉克总和加权

来源

2017-04-02 17:11:49 f5r5e5d

你好。感谢您的帮助，我会尽力并回复您。 – MaximeMusterFrau

谢谢，它工作！你能向我解释为什么要这样做吗？先谢谢你。 – MaximeMusterFrau

当你颤抖一个Dirac脉冲时，你会得到一个步长，理想情况下，你只需要使用所有的“洛伦兹”而不是黑客的“有限范围的基座 - 但是因为它定义在+/-无穷远处...... – f5r5e5d

这个令人费解的信号的人为现象的原因是什么？

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