如何利用Python的NumPy和Matplotlib库创建一个频率和采样率可调节的复合波形，并进行可视化展示？

为了掌握如何利用Python生成复合波形并进行可视化，推荐查阅《Python生成与分析复合波形指南》。本指南通过实例教学的方式，详细介绍了如何使用NumPy进行信号的生成和处理，以及使用Matplotlib进行波形的可视化。

参考资源链接：[Python生成与分析复合波形指南](https://wenku.csdn.net/doc/1fsaimbvgh?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，导入必要的库并设置基本参数，如频率、采样率和持续时间。接着，使用NumPy的`linspace`函数创建时间序列数组，这是构建波形的基础。通过`sin`和`cos`函数，分别生成正弦波和余弦波。将这些基本波形以不同的比例相加，就得到了复合波形。具体操作如下：

               import numpy as np
               import matplotlib.pyplot as plt

               # 设置参数
               frequency = 10  # 频率，单位Hz
               duration = 2    # 波形持续时间，单位s
               sampling_rate = 1000  # 采样率，单位Hz

               # 创建时间序列
               t = np.linspace(0, duration, int(sampling_rate * duration), endpoint=False)

               # 生成正弦波和余弦波
               sin_wave = np.sin(2 * np.pi * frequency * t)
               cos_wave = np.cos(2 * np.pi * frequency * t) / 2  # 余弦波幅度减半

               # 生成复合波形
               composite_wave = sin_wave + cos_wave

               # 可视化
               plt.figure(figsize=(12, 8))
               plt.subplot(3, 1, 1)
               plt.plot(t, sin_wave)
               plt.title('正弦波')
               plt.xlabel('时间 (s)')
               plt.ylabel('振幅')

               plt.subplot(3, 1, 2)
               plt.plot(t, cos_wave)
               plt.title('余弦波')
               plt.xlabel('时间 (s)')
               plt.ylabel('振幅')

               plt.subplot(3, 1, 3)
               plt.plot(t, composite_wave)
               plt.title('复合波形')
               plt.xlabel('时间 (s)')
               plt.ylabel('振幅')

               plt.tight_layout()
               plt.show()

在这段代码中，我们创建了一个正弦波和一个余弦波，并将它们按照一定比例叠加形成复合波形。通过Matplotlib的`plot`函数，我们可视化了这三个波形。学习如何生成和分析波形对于信号处理和数据分析领域有着重要的意义。如果希望进一步深入学习，了解更多的信号处理技巧和复杂波形的生成方法，请参考《Python生成与分析复合波形指南》。这份资料不仅涵盖了生成和分析复合波形的基础知识，还包括了更多高级应用，帮助你在数据处理领域实现更多可能性。

参考资源链接：[Python生成与分析复合波形指南](https://wenku.csdn.net/doc/1fsaimbvgh?spm=1055.2569.3001.10343)