import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from math import pi k=2 M=2**k symLen=2**13 np.random.seed(2) txSymbols = np.random.randint(0,4,size=symLen) #plt.scatter(txSymbols.real,txSymbols.imag,c=txSymbols,cmap=plt.cm.Set1) rxSymbols=txSymbol

s+np.random.normal(0,1,symLen)+1j*np.random.normal(0,1,symLen)

这段代码中，txSymbols 是一个长度为 symLen 的随机整数数组，元素的取值在 [0,4) 范围内。rxSymbols 是 txSymbols 经过加性高斯白噪声信道后的接收信号，其中 np.random.normal(0,1,symLen) 生成了均值为 0，方差为 1 的高斯白噪声，1j*np.random.normal(0,1,symLen) 生成了相位为 90 度的高斯白噪声。最终的 rxSymbols 实际上是 txSymbols 的加性高斯噪声信道模拟。

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优化这段pythonimport numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math # 待测信号 freq = 17.77777 # 信号频率 t = np.linspace(0, 0.2, 1001) Omega =2 * np.pi * freq phi = np.pi A=1 x = A * np.sin(Omega * t + phi) # 加入噪声 noise = 0.2 * np.random.randn(len(t)) x_noi

se = x + noise # 绘制原始信号和加噪声后的信号 plt.figure(figsize=(10, 4)) plt.plot(t, x, label='Original Signal') plt.plot(t, x_noise, label='Signal with Noise') plt.legend() plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Amplitude') plt.show() # 进行傅里叶变换 fft_x_noisese = np.fft.fft(x_noise) freqs = np.fft.fftfreq(len(x_noise)) # 绘制频谱图 plt.figure(figsize=(10, 4)) plt.plot(freqs, np.abs(fft_x_noisese)) plt.xlabel('Frequency (Hz)') plt.ylabel('Amplitude') plt.show()

优化建议：
1. 可以将一些常量提取出来，例如频率、噪声幅度等，避免在循环中重复计算。
2. 可以使用subplot函数将多张图放在同一张画布中展示，提高可视化效率。
3. 可以对频谱图进行对数变换，使其更容易观察信号的频域特征。
4. 可以对傅里叶变换结果进行归一化处理，使得频谱图的纵轴单位更易理解。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from math import * a=2 #生成数据 t=np.arange(0,2*pi+0.1,0.1) x=a*(np.cos(t))**3 y=a*(np.sin(t))**3 theta = np.linspace(0,2*np.pi) m=2*np.cos(theta)+2 n=2*np.sin(theta)+2 #绘制图形 plt.plot(m,n,label='circle',color='r') plt.plot(x,y,label="sketch the curve",color='b') plt.xlabel("x") #x轴的标签 plt.ylabel("y") #y轴的标签 plt.title('curve') #指定坐标系范围 plt.xlim(-2,4.2) plt.ylim(-2,4.2) plt.legend() plt.show()我如何将这串代码在centos7上面运行

你需要安装Python和相关的包，以及在终端中运行该代码。以下是在CentOS 7上安装Python和必需的包的步骤：

1. 安装Python:

sudo yum install python36

2. 安装numpy和matplotlib：

sudo pip3 install numpy
sudo pip3 install matplotlib

3. 在终端中运行代码：

python3 文件名.py

注意，要将 "文件名.py" 替换为你保存代码的文件名。