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这篇CFSDN的博客文章Python实现正弦信号的时域波形和频谱图示例【基于matplotlib】由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
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:
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# -*- 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()
|
运行效果:
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助.
原文链接：https://blog.csdn.net/matrix_google/article/details/60964638 。
最后此篇关于Python实现正弦信号的时域波形和频谱图示例【基于matplotlib】的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Python实现正弦信号的时域波形和频谱图示例【基于matplotlib】的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！