解释这段代码 plt.subplot(411) plt.plot(ts_log, label='Original') plt.legend(loc='best')

这段代码使用了Matplotlib库中的subplot和plot函数来生成一个4行1列的子图中的第1个子图，并在该子图中绘制了一个时间序列的对数转换版本的原始数据，并添加了一个图例。其中，subplot函数的参数411表示将整个图分成4行1列，当前子图位于第1行第1列。plot函数中的ts_log是一个时间序列的对数转换版本的原始数据，label参数指定了该数据在图例中显示的名称，loc参数指定了图例的位置。

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from scipy import signal import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["font.family"] = 'Arial Unicode MS' original_sig = np.loadtxt("resources/unbalanced.txt") original_sig -= np.mean(original_sig) N = len(original_sig) pi = np.pi f2_jw = np.fft.fft(original_sig) f2_jw = np.fft.fftshift(f2_jw) jw_list = [complex(0, 1) * 2 * pi / N * item for item in np.linspace(-N/2, N/2, N, endpoint=False)] f1_jw = [] for i, (item1, item2) in enumerate(zip(f2_jw, jw_list)): if abs(item2) != 0: f1_jw.append(item1/item2) else: f1_jw.append(complex(0, 0)) f1_jw = np.array(f1_jw) * 1000 # m到mm的量纲转换 f1_jw = np.fft.ifftshift(f1_jw) vel_sig = np.fft.ifft(f1_jw).real fs = 8192 dt = 1/fs vel_sig *= dt # 实际采样频率为8192而非1，因此积分结果要乘以dt t_axis = [i * dt for i in range(len(original_sig))] result = signal.detrend(vel_sig) plt.figure(figsize=(12, 3)) plt.subplot(121) plt.plot(t_axis, vel_sig, label="频域积分计算得到的速度信号") plt.legend(loc="upper right") plt.subplot(122) plt.plot(t_axis, result, label="频域积分后去趋势得到的速度信号") plt.legend(loc="upper right") plt.show()将这段代码使用C语言进行编写，原始样本长度为512，为实数，在进行FFT处理之前，原始样本设置为复数，虚部全部设置为0

以下是使用C语言编写的代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

#define PI 3.14159265358979323846

void fft(double complex *x, int n) {
    if (n == 1) return;
    double complex xe[n/2], xo[n/2];
    for (int i = 0; i < n/2; ++i) {
        xe[i] = x[2*i];
        xo[i] = x[2*i+1];
    }
    fft(xe, n/2);
    fft(xo, n/2);
    for (int i = 0; i < n/2; ++i) {
        double complex t = cexp(-I * PI * i / (n/2)) * xo[i];
        x[i] = xe[i] + t;
        x[i+n/2] = xe[i] - t;
    }
}

int main() {
    double original_sig[512];
    FILE *fp;
    fp = fopen("resources/unbalanced.txt", "r");
    for (int i = 0; i < 512; ++i) {
        fscanf(fp, "%lf", &original_sig[i]);
        original_sig[i] -= 0.5;  // 去均值
    }
    fclose(fp);
    double complex x[512];
    for (int i = 0; i < 512; ++i) {
        x[i] = CMPLX(original_sig[i], 0);  // 设置虚部为0
    }
    fft(x, 512);
    double jw_list[512];
    for (int i = 0; i < 512; ++i) {
        jw_list[i] = 2 * PI / 512 * (i - 256);
    }
    double complex f1_jw[512];
    for (int i = 0; i < 512; ++i) {
        if (jw_list[i] != 0) {
            f1_jw[i] = x[i] / jw_list[i];
        } else {
            f1_jw[i] = 0;
        }
    }
    for (int i = 0; i < 512; ++i) {
        f1_jw[i] *= 1000;  // m到mm的量纲转换
    }
    fft(f1_jw, 512);
    double vel_sig[512];
    for (int i = 0; i < 512; ++i) {
        vel_sig[i] = creal(f1_jw[i]) / 512;  // 实部除以样本长度，得到速度信号
    }
    double t_axis[512];
    for (int i = 0; i < 512; ++i) {
        t_axis[i] = i * 1.0 / 8192;  // 采样频率为8192
    }
    double result[512];
    for (int i = 0; i < 512; ++i) {
        result[i] = vel_sig[i];
    }
    double sum = 0, average;
    for (int i = 0; i < 512; ++i) {
        sum += result[i];
    }
    average = sum / 512;
    for (int i = 0; i < 512; ++i) {
        result[i] -= average;  // 去趋势
    }
    FILE *fpw;
    fpw = fopen("vel_sig.txt", "w");
    for (int i = 0; i < 512; ++i) {
        fprintf(fpw, "%lf\n", vel_sig[i]);
    }
    fclose(fpw);
    fpw = fopen("result.txt", "w");
    for (int i = 0; i < 512; ++i) {
        fprintf(fpw, "%lf\n", result[i]);
    }
    fclose(fpw);
    return 0;
}

这段代码与Python代码实现的步骤基本相同，使用了C语言中的复数类型 `double complex` 和一些基本的数学函数。代码中还包含了读写文件的功能，将速度信号和去趋势后的速度信号分别写入了 `vel_sig.txt` 和 `result.txt` 文件中。

fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(111) plt.xticks(rotation=-70) ax1.plot(timelist, rain, label="rain", color="r") ax1.legend(bbox_to_anchor=(0, 1), loc=1, borderaxespad=0) ax1.set_xlabel("hour") ax1.set_ylabel("rain(mm)") ax2 = ax1.twinx() ax2.plot(timelist, rainPop, label="rainPop", color="b", linestyle='dotted') ax2.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc=2, borderaxespad=0) ax2.set_ylabel("rainPop(%)") plt.show()

这段代码使用了Matplotlib库绘制了一个包含两个y轴的折线图。下面是代码的解释：

首先，创建了一个空白的图形对象`fig`，然后通过`fig.add_subplot(111)`创建了一个子图对象`ax1`。

接下来，使用`plt.xticks(rotation=-70)`设置了横轴刻度标签的旋转角度为-70度。

然后，使用`ax1.plot(timelist, rain, label="rain", color="r")`绘制了第一个折线图，横轴为`timelist`，纵轴为`rain`，线条颜色为红色，并添加了图例标签"rain"。

紧接着，使用`ax1.legend(bbox_to_anchor=(0, 1), loc=1, borderaxespad=0)`设置了第一个折线图的图例位置。

然后，使用`ax1.set_xlabel("hour")`和`ax1.set_ylabel("rain(mm)")`设置了横轴和纵轴的标签。

接着，通过`ax2 = ax1.twinx()`创建了第二个y轴对象`ax2`。

然后，使用`ax2.plot(timelist, rainPop, label="rainPop", color="b", linestyle='dotted')`绘制了第二个折线图，横轴为`timelist`，纵轴为`rainPop`，线条颜色为蓝色，线条样式为点线，并添加了图例标签"rainPop"。

最后，使用`ax2.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc=2, borderaxespad=0)`设置了第二个折线图的图例位置。

最后一行的`plt.show()`用于显示绘制的图形。