python生成任意頻率正弦波方式
如下所示:
def signal_xHz(A, fi, time_s, sample):
return A * np.sin(np.linspace(0, fi * time_s * 2 * np.pi , sample* time_s))
A:為信號幅值
fi:為信號頻率
time_s:為時間長度(s)
sample:為信號采樣頻率
補(bǔ)充拓展:Python FFT合成波形實例
使用Python numpy模塊帶的FFT函數(shù)合成矩形波和方波,增加對離散傅里葉變換的理解。
導(dǎo)入模塊
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 分別是產(chǎn)生一個周期的方波和三角波程序 # 產(chǎn)生size點取樣的三角波,其周期為1 def triangle_wave(size): x = np.arange(0, 1, 1.0/size) y = np.where(x<0.5, x, 0) y = np.where(x>=0.5, 1-x, y) return x, y def square_wave(size): x = np.arange(0, 1, 1.0/size) y = np.where(x<0.5, 1.0, 0) return x, y
其中np.where函數(shù)第二個值是if,第三個是else
下面程序可以計算對應(yīng)的頻譜,采樣點數(shù)取為2的n次冪是為了便于FFT計算
fft_size = 256 # 計算三角波和其FFT x, y = triangle_wave(fft_size) fy = np.fft.fft(y) / fft_size
下面對計算的頻譜進(jìn)行可視化,頻率對應(yīng)的強(qiáng)度使用工程上常用的分貝dp來表示
# 繪制三角波的FFT的前20項的振幅,由于不含下標(biāo)為偶數(shù)的值均為0, 因此取
# log之后無窮小,無法繪圖,用np.clip函數(shù)設(shè)置數(shù)組值的上下限,保證繪圖正確
plt.figure()
plt.plot(np.clip(20*np.log10(np.abs(fy[:20])), -120, 120), "o")
plt.xlabel("frequency bin")
plt.ylabel("power(dB)")
plt.title("FFT result of triangle wave")
下面用正弦和余弦函數(shù)合成信號
# 取FFT計算的結(jié)果freqs中的前n項進(jìn)行合成,返回合成結(jié)果,計算loops個周期的波形
def fft_combine(freqs, n, loops=1):
length = len(freqs) * loops
data = np.zeros(length)
index = loops * np.arange(0, length, 1.0) / length * (2 * np.pi)
for k, p in enumerate(freqs[:n]):
if k != 0: p *= 2 # 除去直流成分之外,其余的系數(shù)都*2
data += np.real(p) * np.cos(k*index) # 余弦成分的系數(shù)為實數(shù)部
data -= np.imag(p) * np.sin(k*index) # 正弦成分的系數(shù)為負(fù)的虛數(shù)部
return index, data
其中index代表頻譜空間的采樣點
畫出合成信號,x坐標(biāo)使用默認(rèn)的整數(shù)表示即可
# 繪制原始的三角波和用正弦波逐級合成的結(jié)果,使用取樣點為x軸坐標(biāo)
plt.figure()
plt.plot(y, label="original triangle", linewidth=2)
for i in [0,1,3,5,7,9]:
index, data = fft_combine(fy, i+1, 2) # 計算兩個周期的合成波形
plt.plot(data, label = "N=%s" % i)
plt.legend()
plt.title("partial Fourier series of triangle wave")
plt.show()
以上這篇python生成任意頻率正弦波方式就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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