Python实现正弦信号的时域波形和频谱图示例【基于matplotlib】

概述本文实例讲述了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：

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 npimport matplotlib.pyplot as plimport matplotlibimport mathimport randomrow = 4col = 4N = 500fs = 5n = [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 naxis_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',xf_abs)pl.axis('tight')pl.show()

运行效果：

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