我只想显示0到2000hz的相干度，怎么添加代码

可以修改代码中的`plt.semilogy(f, Cxy)`，仅显示0到2000Hz的相干度，代码如下：

import numpy as np
from scipy import signal

# 生成两个信号
t = np.linspace(0, 1, 1000, endpoint=False)
x1 = np.sin(2*np.pi*10*t)  # 正弦波信号1
x2 = np.sin(2*np.pi*10*t + np.pi/4)  # 正弦波信号2

# 计算相干性分析
f, Cxy = signal.coherence(x1, x2, fs=1000, nperseg=256)

# 绘制结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.semilogy(f, Cxy)
plt.xlim([0, 2000])  # 设置x轴范围
plt.xlabel('Frequency [Hz]')
plt.ylabel('Coherence')
plt.show()

在绘制相干函数的时候，添加`plt.xlim([0, 2000])`，即可将x轴的范围限制在0到2000Hz之间。

相关问题

matlab如何逐点降低完全相干光相干度

根据引用[1]和引用的内容，可以通过以下步骤在Matlab中逐点降低完全相干光的相干度：

1. 定义光强分布函数：根据引用中的描述，可以定义一个函数来表示光强分布情况。

2. 计算光强分布：使用定义的光强分布函数，计算出完全相干光的光强分布。

3. 引入相干度衰减因子：根据引用中的描述，可以引入一个相干度衰减因子来逐点降低光的相干度。这个因子可以根据需要进行调整。

4. 计算降低相干度后的光强分布：将相干度衰减因子应用到完全相干光的光强分布上，得到降低相干度后的光强分布。

下面是一个示例代码，演示了如何在Matlab中逐点降低完全相干光的相干度：

% Step 1: 定义光强分布函数
function intensity = intensity_distribution(x, y)
    % 根据需要定义光强分布函数
    % 这里以高斯分布为例
    sigma = 1; % 高斯分布的标准差
    intensity = exp(-(x.^2 + y.^2) / (2 * sigma^2));
end

% Step 2: 计算光强分布
x = linspace(-10, 10, 100); % x轴坐标范围
y = linspace(-10, 10, 100); % y轴坐标范围
[X, Y] = meshgrid(x, y); % 生成网格点坐标
intensity = intensity_distribution(X, Y); % 计算光强分布

% Step 3: 引入相干度衰减因子
coherence_factor = 0.5; % 相干度衰减因子

% Step 4: 计算降低相干度后的光强分布
intensity_reduced = intensity .* coherence_factor; % 降低相干度后的光强分布

% 可以根据需要进行可视化展示或进一步分析

请帮我写一段有关于非相干全息的仿真代码

以下是一段使用MATLAB仿真非相干全息的代码：

% 定义全息图像的大小和像素数
N = 512;
M = 512;

% 定义全息图像和参考光波
hologram = randn(N, M);
reference = exp(1i * 2 * pi * rand(N, M));

% 计算全息图像的傅里叶变换
hologram_fft = fft2(hologram);

% 计算参考光波的共轭傅里叶变换
reference_fft_conj = conj(fft2(reference));

% 计算全息图像的复振幅和复相位
amplitude = abs(hologram_fft);
phase = exp(1i * angle(hologram_fft));

% 计算全息图像的重构
reconstruction_fft = amplitude .* reference_fft_conj .* phase;
reconstruction = ifft2(reconstruction_fft);

% 显示全息图像和重构图像
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(hologram, []);
title('Hologram');
subplot(1, 2, 2);
imshow(abs(reconstruction), []);
title('Reconstruction');

在这个代码中，我们首先定义了全息图像的大小和像素数，然后随机生成了一个全息图像和参考光波。接着，我们分别计算了全息图像和参考光波的傅里叶变换，并计算了全息图像的复振幅和复相位。最后，我们使用参考光波的共轭傅里叶变换和全息图像的复振幅和复相位计算了全息图像的重构，并显示了全息图像和重构图像。这里使用的是非相干全息的方法。