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()
运行效果：
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