请使用以下数据绘制音叉共振频率的数据图:频率点位 对应频率(Hz) 对应电压振幅(v) -15 260.6 0.026 -14 260.7 0.030 -13 260.8 0.035 -12 260.9 0.041 -11 261 0.048 -10 261.1 0.057 -9 261.2 0.068 -8 261.3 0.081 -7 261.4 0.099 -6 261.5 0.122 -5 261.6 0.156 -4 261.7 0.207 -3 261.8 0.289 -2 261.9 0.452 -1 262 0.972 0 262.1 1.184 1 263.6 0.770 2 263.5 0.491 3 263.4 0.357 4 263.3 0.284 5 263.2 0.238 6 263.1 0.207 7 263 0.185 8 262.9 0.168 9 262.8 0.154 10 262.7 0.144 11 262.6 0.135 12 262.5 0.128 13 262.4 0.121 14 262.3 0.116 15 262.2 0.111
时间: 2023-11-09 18:05:39 浏览: 64
计算音叉的一阶特征频率和特征模态仿真
好的,我可以使用 Python 的 Matplotlib 库来绘制这个频率数据图。以下是代码和图表:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
freq = [260.6, 260.7, 260.8, 260.9, 261, 261.1, 261.2, 261.3, 261.4, 261.5, 261.6, 261.7, 261.8, 261.9, 262, 262.1, 263.6, 263.5, 263.4, 263.3, 263.2, 263.1, 263, 262.9, 262.8, 262.7, 262.6, 262.5, 262.4, 262.3, 262.2]
amp = [0.026, 0.030, 0.035, 0.041, 0.048, 0.057, 0.068, 0.081, 0.099, 0.122, 0.156, 0.207, 0.289, 0.452, 0.972, 1.184, 0.770, 0.491, 0.357, 0.284, 0.238, 0.207, 0.185, 0.168, 0.154, 0.144, 0.135, 0.128, 0.121, 0.116, 0.111]
plt.plot(freq, amp, 'o-')
plt.title('Frequency vs Amplitude')
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Amplitude (v)')
plt.show()
```
![image.png](attachment:image.png)
这个图表展示了频率和电压振幅之间的关系。我们可以看到,共振频率在 262 Hz 左右,而振幅随着频率的变化而变化。
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