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这篇文章主要介绍了Python实现正弦信号的时域波形和频谱图,涉及Python数学运算与图形绘制相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
本文实例讲述了Python实现正弦信号的时域波形和频谱图。分享给大家供大家参考,具体如下:
# -*- coding: utf-8 -*- # 正弦信号的时域波形与频谱图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as pl import matplotlib import math import random row = 4 col = 4 N = 500 fs = 5 n = [2*math.pi*fs*t/N for t in range(N)] # 生成了500个介于0.0-31.35之间的点 # print n axis_x = np.linspace(0,3,num=N) #频率为5Hz的正弦信号 x = [math.sin(i) for i in n] pl.subplot(221) pl.plot(axis_x,x) pl.title(u'5Hz的正弦信号',fontproperties='SimHei') pl.axis('tight') #频率为5Hz、幅值为3的正弦+噪声 x1 = [random.gauss(0,0.5) for i in range(N)] xx = [] #有没有直接两个列表对应项相加的方式?? for i in range(len(x)): xx.append(x[i]*3 + x1[i]) pl.subplot(222) pl.plot(axis_x,xx) pl.title(u'频率为5Hz、幅值为3的正弦+噪声',fontproperties='SimHei') pl.axis('tight') #频谱绘制 xf = np.fft.fft(x) xf_abs = np.fft.fftshift(abs(xf)) axis_xf = np.linspace(-N/2,N/2-1,num=N) pl.subplot(223) pl.title(u'频率为5Hz的正弦频谱图',fontproperties='SimHei') pl.plot(axis_xf,xf_abs) pl.axis('tight') #频谱绘制 xf = np.fft.fft(xx) xf_abs = np.fft.fftshift(abs(xf)) pl.subplot(224) pl.title(u'频率为5Hz的正弦频谱图',fontproperties='SimHei') pl.plot(axis_xf,xf_abs) pl.axis('tight') pl.show()
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