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基于Python频谱分析(一)

2、基于Python频谱分析   将时域信号通过FFT转换为频域信号之后,将其各个频率分量的幅值绘制成图,可以很直观地观察信号的频谱。    具体分析见代码注释。...长的取样时间 x = np.sin(2*np.pi*156.25*t) + 2*np.sin(2*np.pi*234.375*t)#两个正弦波叠加,156.25HZ和234.375HZ # N点FFT进行精确频谱分析的要求是...因此N点FFT能够完美计算频谱对取样对象的要求是n*Fs/N(n*采样频率/FFT长度), # 因此对8KHZ和512点而言,完美采样对象的周期最小要求是8000/512=15.625HZ,所以156.25...如果你放大其频谱中的两个峰值的部分的话,可以看到其值分别为: >>>xfp[10] -6.0205999132796251 >>>xfp[15] -9.6432746655328714e-16 即156.25Hz

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信号处理之频谱原理与python实现

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...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。 N个采样点经过FFT变换后得到N个点的以复数形式记录的FFT结果。...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。采样频率和采样时间制约着通过FFT运算能分析得到的信号频率上限,同时也限定了分析得到的信号频率的分辨率。...下面就用python案例进行说明 案例1 import numpy as np import pylab as pl import math # 采样频率 fs=1048 # 采样步长 t = [x...range(0,N)] Y = np.fft.fft(y)*2/N #*2/N 反映了FFT变换的结果与实际信号幅值之间的关系 absY = [np.abs(x) for x in Y] #傅里叶变换结果的模

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信号与频谱

频谱(frequency spectrum) 通过傅立叶变换,我们可以得到一个信号f(t)的不同频率的简谐波分量。每个分量的振幅,代表了该分量的强弱。将各个频率分量的强弱画出来,可以得到信号的频谱。...右边是二维图像的频谱。X轴表示x方向的频率,Y轴表示y方向的频率,黑白表示不同频率分量的振幅强弱。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。 ? Lenna和她的频谱 现在,在图像中加入噪声。...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。...通过傅里叶变换,我们可以获得信号的频谱频谱为我们提供了理解信号的另一个视角。在频率的世界里,我们可以发现很多原信号中一些可能被忽视的信息,比如降水的季节变化,比如增强的噪声。

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信号处理之倒频谱原理与python实现

频谱定义 ---- 倒频谱可以分析复杂频谱图上的周期结构,分离和提取在密集调频信号中的周期成分,对于具有同族谐频、异族谐频和多成分边频等复杂信号的分析非常有效。...倒频谱变换是频域信号的傅立叶积分变换的再变换。...倒功率谱的开方即称幅值倒频谱,简称倒频谱。 简言之,倒频谱分析技术是将时域振动信号的功率谱对数化,然后进行逆傅里叶变化后得到的。...倒频谱的水平轴为“倒频率”的伪时间,垂直轴为对应倒频率的幅值,其计算公式为: ? 其中,是时域振动信号,是时域振动信号的功率谱,为时域振动信号的倒频谱。...倒频谱python案例 实现如下: from scipy.fftpack import fft, fftshift, ifft from scipy.fftpack import fftfreq import

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Python 读取WAV音频文件 画频谱的实例

Fs = framerate specgram(y, NFFT=1024, Fs=Fs, noverlap=900) show() 补充知识:matlab生成wav文件并用python验证 在进行频谱分析时...,发现MATLAB和python读取wav文件的波形不一致,导致不能得出正确结果,为了验证MATLAB和python哪部分有问题,于是有了这篇博客。...1、需求分析 用MATLAB生成一个正弦波并保存为wav文件,然后用python读取这个wav文件画出波形,查看python读取出来的波形和matlab生成的波形是否一致。...由上图可以看出MATLAB生成的正弦波保存为wav文件后,python读取该wav文件。两种语言下正弦波相同。...以上这篇Python 读取WAV音频文件 画频谱的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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信号的频谱 频谱密度 功率谱密度 能量谱密度

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: ?...由于n可以取负值,所以在负频率上 c_{n} 也有值,通常称为双边频谱,双边普中负频谱仅在数学上有意义;在物理上,并不存在负频率。...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。

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安捷伦频谱仪操作手册_安捷伦频谱仪LAN设置

频谱分析仪的基本使用方法 一、使用前须知 在使用频谱分析仪之前,有必要了解一下分贝(dB)和分贝毫瓦(dBm)的基本概念,下面作一简要介绍。...二、频谱分析仪介绍 生产频谱分析仪的厂家不多。我们通常所知的频谱分析仪有惠普(现在惠普的测试设备分离出来,为安捷伦)、马可尼、惠美以及国产的安泰信。...相比之下,惠普的频谱分析仪性能最好,但其价格也相当可观,早期惠美的5010频谱分析仪比较便宜,国产的安泰5010频谱分析仪的功能与惠美的5010差不多,其价格却便宜得多。...在“0扫频”模式时,频谱仪工作就像是一台可选择(中频)带宽的接收机,此时频率的选择是通过“中心频率”旋钮来实现的。通过中频滤波器的频谱线产生一个电平显示。...再如,用频谱分析仪测量诺基3310功放输出信号的频谱,可按以下步骤进行测量。 (1)打开频谱分析仪,调节亮度和聚焦旋钮,使屏幕上显示清晰的图像。

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python平均值的怎么编写,python 怎么平均值

python平均值的方法:首先新建一个python文件;然后初始化sum总和的值;接着循环输入要计算平均数的数,并计算总和sum的值;最后利用“总和/数量”的公式计算出平均数即可。...本文操作环境:Windows7系统,python3.5版本,Dell G3电脑。 首先我们先来了解一下计算平均数的IPO模式. 输入:待输入计算平均数的数。...处理:平均数算法 输出:平均数 明白了程序的IPO模式之后,我们打开本地的python的IDE工具,并新建一个python文件,命名为test6.py....【推荐:python视频教程】 第二步,初始化sum总和的值。注意,这是编码的好习惯,在定义一个变量的时候,给一个初始值。 第三步,循环输入要计算平均数的数,并计算总和sum的值。

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