fig2 = plt.figure() plt.loglog(freqs[T//2:], abs(f_hat[T//2:])) plt.xlim(np.array([1,T/2])*np.pi*2) ax = plt.gca() ax.grid(which='major', axis='both', linestyle='--') fig2.suptitle('Input signal spectrum')是什么意思
时间: 2023-05-28 12:07:58 浏览: 86
这段代码用于绘制输入信号的频谱图,并对图形进行了格式化和限制。代码中的loglog函数用于绘制对数-对数坐标轴的图形,xlim函数用于限制x轴的范围,grid函数用于在图形中添加网格线,suptitle函数用于添加图形的标题。
相关问题
解释这行代码fig4 = plt.figure() plt.loglog(freqs[T//2:], abs(f_hat[T//2:]), 'k:') plt.xlim(np.array([1, T//2])*np.pi*2) for k in range(K): plt.loglog(freqs[T//2:], abs(u_hat[T//2:,k]), linestyles[k]) fig4.suptitle('Spectral decomposition') plt.legend(['Original','1st component','2nd component','3rd component'])
这段代码使用matplotlib库中的函数绘制了一个图形,表示信号的频谱分解。具体来说,它完成以下几个步骤:
1. 创建一个新的图形对象fig4,用于绘制频谱分解的图形。
2. 绘制原始信号的频谱,使用log-log坐标系,即将频率和幅度都取对数。具体代码为plt.loglog(freqs[T//2:], abs(f_hat[T//2:]), 'k:')。其中,freqs是频率数组,f_hat是傅里叶变换的结果,T//2是信号长度的一半,'k:'表示使用黑色虚线绘制。
3. 设置x轴的范围,代码为plt.xlim(np.array([1, T//2])*np.pi*2),即将x轴的范围设置为[2π,πT/2]。
4. 对于每个频谱分量,绘制其频谱。具体代码为plt.loglog(freqs[T//2:], abs(u_hat[T//2:,k]), linestyles[k]),其中,u_hat是频谱分解的结果,k是分量的编号,linestyles是一个字符串数组,用于指定不同分量的线条样式。
5. 设置图形的标题,代码为fig4.suptitle('Spectral decomposition')。
6. 添加图例,代码为plt.legend(['Original','1st component','2nd component','3rd component']),其中,'Original'表示原始信号,'1st component'表示第一个频谱分量,'2nd component'表示第二个频谱分量,'3rd component'表示第三个频谱分量。
综上所述,这段代码实现了对信号的频谱分解并绘制了相应的图形。
声信号1/3倍频程python代码结果通过gui画出
以下是一个简单的 Python 代码,可以绘制声音信号的 1/3 倍频程图形界面(GUI):
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tkinter as tk
from tkinter.filedialog import askopenfilename
def open_file():
filename = askopenfilename()
return filename
def get_audio_data(filename):
# Load audio file
audio_data, sampling_rate = librosa.load(filename, sr=None, mono=True)
# Compute the magnitude spectrogram
stft = np.abs(librosa.stft(audio_data, n_fft=2048, hop_length=512))
# Compute the 1/3-octave band frequencies
fmin = 20
fmax = sampling_rate / 2
freqs = librosa.core.octave_bins(fmin, fmax, bins_per_octave=3)
# Compute the 1/3-octave band magnitudes
bands = librosa.feature.melspectrogram(
sr=sampling_rate, S=stft**2, n_mels=len(freqs),
fmin=freqs[0], fmax=freqs[-1]
)
# Convert to dB scale
bands_db = librosa.power_to_db(bands, ref=np.max)
return freqs, bands_db
def plot_audio_data(freqs, bands_db):
# Create a new plot
plt.clf()
fig, ax = plt.subplots()
# Plot the 1/3-octave band magnitudes
ax.plot(freqs, bands_db.T, alpha=0.7)
# Set the x-axis to log scale
ax.set_xscale('log')
# Set the axis labels
ax.set_xlabel('Frequency (Hz)')
ax.set_ylabel('Magnitude (dB)')
# Set the plot title
ax.set_title('1/3-Octave Spectrum')
# Show the plot
plt.show()
# Create a GUI window
root = tk.Tk()
# Add a button to open a file
open_button = tk.Button(root, text='Open', command=lambda: plot_audio_data(*get_audio_data(open_file())))
open_button.pack()
# Run the GUI loop
root.mainloop()
```
该代码使用了 `librosa` 库来加载音频文件并计算其 1/3 倍频程。在 GUI 中,用户可以通过打开文件按钮来选择要绘制的音频文件。一旦文件被选择,代码将计算 1/3 倍频程并将其绘制在一个新的图形窗口中。用户可以在窗口中查看图像并进行缩放和导出。
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