python局部傅里叶变换
时间: 2023-08-13 11:11:45 浏览: 46
局部傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform,STFT)是一种将信号分解为时间-频率域的方法。在Python中,可以使用SciPy库中的`scipy.signal.stft`函数来进行局部傅里叶变换。
下面是一个简单的示例代码,展示如何使用STFT对信号进行分析:
```python
import numpy as np
from scipy.signal import stft
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成示例信号
fs = 1000 # 采样率
t = np.linspace(0, 1, fs) # 时间轴
f1 = 10 # 基础频率
f2 = 50 # 变化频率
x = np.sin(2 * np.pi * f1 * t) + np.sin(2 * np.pi * f2 * t)
# 进行STFT计算
f, t, Zxx = stft(x, fs)
# 绘制结果
plt.pcolormesh(t, f, np.abs(Zxx), shading='gouraud')
plt.colorbar(label='Amplitude')
plt.title('STFT')
plt.ylabel('Frequency [Hz]')
plt.xlabel('Time [sec]')
plt.show()
```
这段代码首先生成了一个包含两个不同频率的正弦波信号。然后使用`stft`函数计算该信号的STFT,得到时间轴`t`、频率轴`f`和复数形式的STFT结果`Zxx`。最后,使用`matplotlib.pyplot`库绘制了STFT结果的图像。
运行这段代码,你将得到一个图像,横轴表示时间,纵轴表示频率,颜色表示幅度。这样你就可以观察到信号在不同时间和频率上的变化情况。
希望这个例子对你有帮助!如果你有进一步的问题,请随时提问。