Python实现正弦信号的时域波形和频谱图示例【基于matplotlib】


            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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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。