与一维信号形成对应的是多维信号，比如说图像是二维信号，它随x,y两个空间维度变化，从数学上表示成为f(x, y)。下面在没有特别声明的情况下，都使用“信号”来代指一维信号。...尽管信号的使用如此广泛，但信号从数学意义上来并没有什么神秘的地方，只是普通的序列(函数)。信号处理的方法可以通用于任何一个领域的信号(无论是通信、金融还是其他领域)，这也是信号处理的魅力所在。...通过分别控制各个频率上的简谐波分量，我们可以更加有效的进行信号处理。比如说，我们通信的时候可以使用高频的简谐波信号。但是接收信号的天线可能会收到其他频率的干扰信号。...在下面一行中，Lenna被故意加上了噪声，并引起频谱的相应变化。频谱的中心代表了低频信号的振幅，频谱远离中心的地方代表了高频信号的振幅。 我们下面和加入噪声的图像比较。 ?...这一对图像噪音的理解，可以从频谱中得到确认。从右图的频谱中可以看到，高频信号(非中心部分)明显增强。高频分量正对应空间尺度小的信号。可见，噪声在频谱中，集中在高频这一特定区域。
&& 绘制时域波形] fa = 1e6; % 信号 a 的频率 fb = 1.05e6; % 信号 b 的频率 xn = cos(2*pi*fa*t) + cos(2...]，y 轴范围最小值和最大值都为无穷 title('xn 时域图'); ylabel('幅度/V'); xlabel('时间/s'); %% [未补零 被采信号 && 绘制频谱图] M = 1000;...&& 绘制时域波形] fa = 1e6; % 信号 a 的频率 fb = 1.05e6; % 信号 b 的频率 xn = cos(2*pi*fa*t) + cos(...五、补零的好处 使数据 N 为 2 的整次幂，便于使用 FFT 补零后，其实是对 DFT 结果做了插值，克服“栅栏"效应，使谱外观平滑化。...如果希望改善频率分辨率或精确性，需要增加采样率或使用更长的FFT长度。
使用 matplotlib 绘制多彩的曲线 源码及参考链接 效果图 [multicolors_line.png] 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot...as plt from matplotlib.collections import LineCollection from matplotlib.colors import ListedColormap...) lc.set_linewidth(2) line = axs[1].add_collection(lc) fig.colorbar(line, ax=axs[1]) plt.show() 代码中使用到的类简单介绍一下...LineCollection 大概是一个“线段集合”的类 matplotlib.collections.LineCollection(segments, *args, zorder=2, **kwargs...The default is *None*, """ BoundaryNorm 将每个区间进行映射 matplotlib.colors.BoundaryNorm(boundaries, ncolors,
使用 matplotlib 绘制条形码 源码及参考链接 效果图 [barcode.png] 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
搞清楚上面两个概念之后，我们再来看信号的频率特性分类，有四种：功率信号的频谱、能量信号的频谱密度、功率信号的功率谱（密度）和能量信号的能量谱密度 功率信号的频谱： 周期性功率信号的频谱函数为： ?...但我们可以找到物理上实信号的频谱和数学上的频谱函数的关系，对于物理可实现信号有 ? 即频谱函数的正频率部分和负频率部分间存在复数共轭关系。...因此傅里叶变换的结果就是能量信号的频谱密度，但为了统一说法，我们一般也叫频谱。 (我们平时所说的做个fft看频谱，其实是指的频谱密度） 那为什么叫频谱密度呢？...因为能量信号能量有限，并分布在连续的频谱轴上，所以在每个频点f上信号的幅度是无穷小，只有在一小段频率间隔df上才有确定的非零振幅。所以，能量信号的频谱都是0，频谱密度才有意义。 ...因此，只要引入冲激函数，我们同样可以求出一个功率信号的频谱密度，换句话说，引用了冲激函数就能把频谱密度推广到功率信号上，即我们可以直接对功率信号做傅里叶变换。
由于矩形窗突然被切断，频谱旁瓣相对幅度过大，造成泄漏分量很。因此，与FIR路一样，我们想到了其它窗。...接上次的样例，矩形窗： ts = 0.01; n = 0:24; y = [sin(2*pi*20*n*ts),zeros(1,999)]; xk = abs(fft(y,1024)); stem(xk); 频谱如图...频谱例如以下： 汉明窗： 尽管主瓣宽度加宽了，但咱能够继续加大N啊，所以不是问题。关键是如今频谱不泄露。 版权声明：本文博客原创文章，博客，未经同意，不得转载。
matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None...None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, *, data=None, **kwargs) x，y：表示的是大小为(n,)的数组，也就是我们即将绘制散点图的数据点...cmap：Colormap实体或者是一个colormap的名字，cmap仅仅当c是一个浮点数数组的时候才使用。...如果没有申明就是image.cmap norm：Normalize实体来将数据亮度转化到0-1之间，也是只有c是一个浮点数的数组的时候才使用。...1、一般绘制方式： import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(xArr,yArr) plt.show() ?
使用Matplotlib，可以使用各种图表类型绘制数据，包括折线图、条形图、饼图和散点图。 Matplotlib允许绘制单个图表，但也允许以网格的形式一次绘制多个图表。...在本文中，将详细演示如何使用Matplotlib库绘制多个图。 绘制单个图 在展示如何绘制多个图之前，先通过一个演示如何使用Matplotlib绘制单个图的示例，确保掌握了基本原理。...要使用Matplotlib绘图，使用Matplotlib库中的pyplot子模块。 具体来说，要绘制折线图，需要从pyplot模块调用plot()函数，并将x轴和y轴的值列表传递给它。...图1 注意：%matplotlib inline代码段仅适用于Jupyter笔记本。如果不使用Jupyter笔记本，只需在开始绘制图之后添加plt.show()即可。...绘制多个图形 一旦知道怎么做，就可以绘制多个图了。同样，Matplotlib允许以网格的形式绘制多个图。
1、定义一个画圆的函数 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def plot_circle(center=(3, 3),r=2):...调整坐标轴，重新绘图 import matplotlib.pyplot as plt plt.xlim(0, 15) plt.ylim(0, 15) plot_circle((5, 5),r=3) ?
除了绘制经典的二维图表外，matplotlib还支持绘制三维图表，通过mplot3d工具可以实现，只需要在axes对象中指定projection参数为3d即可，常见的折线图，散点图，柱状图，等高线图等都可以进行三维图表的绘制...折线图 示例如下 >>> import numpy as np >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> fig = plt.figure() >>> ax = plt.axes...除了以上基本类型外，matplotlib还支持更多的3D图表类型，具体用法请查看官方文档。 ·end·
频谱分析 下面是一组用于描述和解释信号属性的常用量(matlab的常见形式，python中的常见形式也类似)： x: 采样的数据； n=length(x): 样本数量； fs: 采样频率(每单位时间或空间的样本数...真实世界中的信号可能由多种简单信号叠加而成。找出一个信号在不同频率下的信息（可能是幅度、功率、强度或相位等）的作法就是频谱分析。 采样定理：采样频率要大于信号频率的两倍。...其中任意一个采样点n所代表的信号频率： ? 这表明，频谱分析得到的信号频率最大为 (N-1)*Fs/N,对频率的分辨能力是Fs/N。...5 t = np.arange(t_start, t_end, t_s) f0 = 5 f1 = 20 # 绘制图表 plt.figure(figsize=(10, 12)) # 构建原始信号序列...matlab中进行STFT的函数为spectrogram，计算功率谱密度（PSD）时使用如下格式： [S,F,T,P]=spectrogram(x,window,noverlap,nfft,fs) 其中
关键图表包括： 实时 FFT – 实时查看环境内的 RF 能量以及当前、更大、更大持有和平均 RF 信号电平。...频谱密度 – 显示当前捕获期间常见信号的实时信息，查看更长周期的网络。这对于识别少有的发送器有帮助。...谱图 – 滚动显示 RF 环境的历史，并且允许可视化了解随时间演变的频谱变化，查看可能造成 WLAN 网络问题的 RF 能量断断续续地显示峰值的情况。 占空比 – 显示干扰信号出现的频率。...占空比高意味着干扰源不断传输信号，极有可能对受其影响的通道带来问题。 事件频谱 – 显示过去 5 分钟检测到的干预设备的实时信息。它包括受该设备影响的功率电平和通道/频率信息。...用户有权获得大量 Wi-Fi 图表，以便更快速、高效率地解决问题，其中包括： AP 信号强度 依速度/地址/媒体分类之通道 依 CRC 或重试分类之顶级 10 AP 信道 SNR; 错误/重试 通道利用率
大数据告诉你，台风最喜欢在我国哪个省市登陆 这次的文章不研究台风数据，而是尝试用Python来绘制台风路径。...主要第三方库 用到的主要工具包有pandas、numpy、matplotlib、cartopy、shapely，前三个库大家可能都熟悉，下面介绍下后两个库的使用场景。...原始数据比较乱，我重新处理了方便使用： 可以看到共有7个字段： ❝台风编号：我国热带气旋编号 日期：具体时间 强度：0~9 纬度：单位0.1度 经度：单位0.1度 中心气压：hPa 中心最大风速...：m/s ❞ 绘制地图 台风路径需要在地图上展示，那么如何获取地图呢？...：用来绘制图表 import matplotlib.pyplot as plt # shapely：用来处理点线数据 import shapely.geometry as sgeom import warnings
本文主要演示如何使用matplotlib绘制三维图形。直接上代码，关键语句配有注释方便理解。...import matplotlib as mpl from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np import matplotlib.pyplot...np.pi, 100) z = np.linspace(-4, 4, 100) / 4 r = z**3 + 1 x = r * np.sin(theta) y = r * np.cos(theta) # 绘制图形
1.折线图 import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline x1 = [1,2,3] y1 = [5,7,4]...x2 = [1,2,3] y2 =[10,14,12] matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']#中文显示问题 f=plt.figure...6.热度图 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np; np.random.seed(0) import...],labels=['A级','B级','C级','D级','E级']) #axes[1,2].boxplot() 需要合适的数据，就不画了 #设置子图的xy轴范围，子图标题，标签背景颜色等，也可单独使用...部分属性不能直接使用set设置 ax1.set(xlim=[-10,12],ylim=[-6,4],title='This is TU1',xlabel='xlabel',ylabel='ylabel'
线型图是学习matplotlib绘图的最基础案例。我们来看看具体过程： ? 下面我们将两条曲线绘制到一个图形里： ? ? 可以看到这种方式下，两个线条共用一个坐标轴，并且自动区分颜色。...当只提供y的时候，x默认使用0-n的整数序列。这里的序列必然是个有限的点集，而不是我们想象中的无穷个点组成一条线。如果你的点很稀疏，那么图形看起来就像折线，如果点很多，看起来就比较圆滑，形似曲线。...题外话：matplotlib其实是一个相当底层的工具，你可以从其基本组件中组装一个图标、显示格式、图例、标题、注释等等。...Pandas在此基础上对绘图功能进行了一定的封装，每个Series和DataFrame都有一个plot方法，一定要区分pandas的plot和matplotlib的plot方法。比如： ? ?...pandas和matplotlib的plot方法你愿意用哪个都行，但要注意参数格式和使用场景。
使用hist方法来绘制直方图： ? ?...绘制直方图，最主要的是一个数据集data和需要划分的区间数量bins，另外你也可以设置一些颜色、类型参数： plt.hist(np.random.randn(1000), bins=30,normed=...除了一维的直方图，还可以使用hist2d方法绘制二维的直方图： ? ? hist2d是使用坐标轴正交的方块分割区域，还有一种常用的方式是正六边形也就是蜂窝形状的分割。...Matplotlib提供的plt.hexbin就是满足这个需求的： plt.hexbin(x,y,gridsize=30, cmap='Blues') plt.colorbar(label='count
此外，matplotlib还有一个基于图像处理库（如开放图形库OpenGL）的pylab接口，其设计与MATLAB非常类似--尽管并不怎么好用SciPy就是用matplotlib进行图形绘制。...与MATLAB的比较 pyplot是matplotlib的一个模块，它提供了一个类似MATLAB的接口。 matplotlib被设计得用起来像MATLAB，具有使用Python的能力。...图形绘制相较Gnuplot更加美观 高度依赖其他包，如Numpy。只适用于Python：很难/不可能在Python以外的语言中使用。...图形绘制相较Gnuplot更加美观 高度依赖其他包，如Numpy。 只适用于Python：很难/不可能在Python以外的语言中使用。...matplotlib 三层架构 1.Backend层 后端 处理底层的实际绘制 Canvas(画布类) 2.Artist 美工 figure:画板 axes:绘制区域 3.scripting
上篇文章介绍了使用matplotlib绘制折线图，参考：Python matplotlib绘制折线图，本篇文章继续介绍使用matplotlib绘制散点图。...一、matplotlib绘制散点图 # coding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt years = [2009, 2010, 2011, 2012, 2013...中绘制散点图的函数。...在调用scatter()函数绘制散点图时，使用c='颜色'来设置点的颜色，使用s='大小'来设置点的大小，并设置label用于图例展示。...使用xlabel()和ylabel()设置x轴和y轴的标签，说明x轴和y轴的含义。使用title()设置散点图的标题，说明散点图展示的数据。使用legend()将图例展示出来。
用plt.scatter画散点图 scatter专门用于绘制散点图，使用方式和plot方法类似，区别在于前者具有更高的灵活性，可以单独控制每个散点与数据匹配，并让每个散点具有不同的属性。...一般使用scatter方法，如下例子就可以了： plt.scatter(x, y, marker='o') 下面看一个随机不同透明度、颜色和大小的散点例子： ? ?...当数据成千上万个之后，plot方法的效率更高，因为它对所有点使用一样的颜色、大小、类型等配置，自然更快。
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