用Python编程，对方波信号做傅里叶级数重构，根据用户输入的最大谐波次数，逐次增加谐 波次数，动态绘制原始信号和重构信号的波形图。

在Python中，你可以使用matplotlib库来绘制图形，numpy处理数值计算，而scipy.signal库则包含傅立叶变换的相关函数。下面是一个简单的步骤说明：

1. 导入所需库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.signal import periodogram, reconstruct

2. 定义方波信号生成函数：

def generate_square_wave(frequency, sample_rate, max_harmonics):
    t = np.arange(0, 1, 1/sample_rate)
    signal = np.where(np.abs(np.sin(2*np.pi*frequency*t)) > 0.5, 1, -1)
    return t, signal

3. 获取用户输入并生成信号：

sample_rate = float(input("请输入采样率："))
max_harmonics = int(input("请输入最大谐波次数："))
t, square_wave = generate_square_wave(1, sample_rate, max_harmonics)

4. 对信号做傅里叶变换：

frequencies, Pxx = periodogram(square_wave, fs=sample_rate)

5. 重构信号：

reconstructed_signal = reconstruct(Pxx[:max_harmonics+1], frequencies[:max_harmonics+1])

6. 绘制原始信号和重构信号波形图：

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(t, square_wave, label="Original Signal")
plt.plot(t, reconstructed_signal, label="Reconstructed Signal (Max {} harmonics)".format(max_harmonics))
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.title('Square Wave Reconstruction')
plt.legend()
plt.show()

7.