下面是Python中创建的正弦波信号:
# Import libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
Fs = 1000 # Sampling frequency (Hz)
T = 10 # Duration of time signal (s)
N = T*Fs # Number of data points
f = 10 # Frequency of the sine wave signal (Hz)
t = np.linspace(0, T, N) # Time axis data points
y = 10 * np.sin(2*np.pi*f*t) # Amplitude of the sine wave signal
plt.figure(figsize=(8,8)) # Figure size of the plot
plt.plot(t,y) # time history plot of the sine wave
plt.xlabel('Time (s)') # X-axis label
plt.ylabel('Amplitude') # Y-axis label
##plt.xlim([0,2.5]) # X-axis limits
##plt.ylim([-8,18]) # Y-axis limits
plt.get_current_fig_manager().window.state('zoomed') # Maximize the plot for full screen
plt.show() # Show the plot
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有人能帮我理解以下几点吗:
1.从10秒正弦波信号Python中可以提取出哪些“频域特征”?
1.在Python中可以从10 s正弦波信号中提取的各种“时频域特征”有哪些?
1.如何在Python中计算10秒正弦波信号的小波包能量和小波包熵?
1条答案
按热度按时间qeeaahzv1#
对于第一个问题,请考虑信号的时域特性,以及它们在频率方面的含义。特别是,信号的主频是多少;它是无限的还是被截断的;以及采样的性质(采样频率)是什么。这些都对信号的频率特性有贡献。
关于您的第二个问题,
specgram()
(来自matplotlib
)提供了信号的时间-频率呈现。请注意,在一个频率上有大量功率,并且有一些功率泄漏到相邻频率。x1c 0d1x的数据
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