我正在使用 scipy 将一些 matlab 代码移植到 python 中，但遇到了以下行：
Matlab/倍频程代码
[Pxx, f] = periodogram(x, [], 512, 5)
Python代码
f, Pxx = signal.periodogram(x, 5, nfft=512)
问题是我对相同的数据得到不同的输出。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，Pxx 的第一个元素始终为 0，无论数据是什么输入是。
我错过了什么吗？任何建议将不胜感激！
带有实际数据的简单 Matlab/Octave 代码：http://pastebin.com/czNeyUjs
简单的Python+scipy代码和实际数据：http://pastebin.com/zPLGBTpn
在研究了 Octave 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。 Octave（和 MATLAB）use FFT，而 scipy 的周期图使用韦尔奇方法.
正如@georgesl 所提到的，输出看起来非常相似，但仍然有所不同。出于移植原因，这一点至关重要。最后，我简单地编写了一个小函数来计算 PSD 估计，使用FFT，现在输出是相同的。根据timeit经过测试，它的工作速度快了约 50%（在 10.000 次迭代的循环中，速度为 1.9006 秒 vs 2.9176 秒）。我认为这是因为 FFT 在 scipy 的实现中比 Welch 更快，只是更快。
感谢所有表现出兴趣的人。
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