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如何使用scipy绘制python中的fft,并修改频率范围,使其显示中心的两个峰值频率?

Scipy是一个强大的科学计算库,其中包含了用于信号处理的fft模块。使用scipy绘制Python中的fft并修改频率范围,使其显示中心的两个峰值频率,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.fft import fft, fftfreq
  1. 创建输入信号:
代码语言:txt
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# 创建时间序列
t = np.linspace(0, 1, 1000, endpoint=False)
# 创建输入信号,例如正弦波
input_signal = np.sin(2*np.pi*50*t) + np.sin(2*np.pi*120*t)
  1. 对输入信号进行FFT变换:
代码语言:txt
复制
# 对输入信号进行FFT变换
fft_output = fft(input_signal)
  1. 计算频率轴:
代码语言:txt
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# 计算频率轴
freq_axis = fftfreq(len(t), 1/len(t))
  1. 绘制FFT结果:
代码语言:txt
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# 绘制FFT结果
plt.plot(freq_axis, np.abs(fft_output))
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.grid(True)
plt.show()
  1. 修改频率范围以显示中心的两个峰值频率:
代码语言:txt
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# 修改频率范围
plt.xlim(0, 200)  # 设置频率范围为0到200Hz

完整的代码示例如下:

代码语言:txt
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.fft import fft, fftfreq

# 创建时间序列
t = np.linspace(0, 1, 1000, endpoint=False)

# 创建输入信号,例如正弦波
input_signal = np.sin(2*np.pi*50*t) + np.sin(2*np.pi*120*t)

# 对输入信号进行FFT变换
fft_output = fft(input_signal)

# 计算频率轴
freq_axis = fftfreq(len(t), 1/len(t))

# 绘制FFT结果
plt.plot(freq_axis, np.abs(fft_output))
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.grid(True)

# 修改频率范围
plt.xlim(0, 200)  # 设置频率范围为0到200Hz

plt.show()

这段代码将绘制输入信号的FFT结果,并通过修改频率范围来显示中心的两个峰值频率。你可以根据需要调整输入信号的频率和幅度,以及修改频率范围来适应不同的应用场景。

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请注意,以上链接仅为示例,具体的产品选择应根据实际需求和情况进行评估和选择。

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