python绘制Hilbert 包络谱

这是一个编程类的问题，可以回答。要绘制Hilbert包络谱，可以使用matplotlib库来实现。以下是一些示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def hilbert(n):
    if n == 1:
        return np.array([[1, 1], [1, -1]])
    else:
        h = hilbert(n-1)
        m = 2 ** (n-1)
        H = np.zeros((2*m, 2*m))
        H[:m, :m] = h
        H[m:, :m] = np.rot90(h, 2)
        H[m:, m:] = -h
        H[:m, m:] = -np.rot90(h, 2)
        return H

n = 4    # n阶Hilbert曲线
H = hilbert(n)

# 计算频率响应
freq = np.fft.fft2(H)
freq = np.fft.fftshift(freq)
spec = np.abs(freq)
spec[spec<1E-6] = 1E-6
spec = np.log10(spec)

# 绘制包络谱
plt.imshow(spec, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()

这段代码可以绘制出一个Hilbert包络谱的图像。

相关问题

python 包络谱

包络谱是一种信号处理方法，用于提取信号的包络信息。在Python中，可以使用希尔伯特变换来计算信号的包络谱。下面是使用Python实现包络谱的代码：

1. 首先，利用data_acquisition函数从文件中获取1维数组数据xt。
2. 对获取的数据xt进行希尔伯特变换，得到包络信号at。
3. 对包络信号at进行傅里叶变换，得到幅值am和频率freq。
4. 对幅值am进行归一化处理，将其除以数组长度乘以2。
5. 通过希尔伯特变换和傅里叶变换得到的频率 freq 可以得到包络谱图。

下面是一个使用Python绘制包络谱的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义信号数据获取函数
def data_acquisition(FilePath):
    # 在这里实现你的数据获取逻辑
    pass

# 输入信号文件路径
file_path = r'E:/研究生/pytorch/CSDN代码/fault_diagnosis_signal_processing/第4篇-包络谱/1730_12k_0.007-InnerRace.mat'
xt = data_acquisition(file_path)

# 对包络信号做希尔伯特变换
at = np.abs(np.fft.hilbert(xt))

# 对包络信号做傅里叶变换
sampling_rate = 12000
am = np.fft.fft(at)
am = np.abs(am)
am = am / len(am) * 2
am = am<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

python做包络谱分析程序

包络谱分析是一种信号分析方法，可以用于处理非稳态信号。Python中有许多科学计算库可以用来实现包络谱分析。以下是一个基本的程序示例：

import numpy as np
import scipy.signal as signal
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一个信号
fs = 1000  # 采样频率
t = np.linspace(0, 1, fs)
x = np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + np.sin(2 * np.pi * 50 * t)

# 计算包络
b, a = signal.butter(4, 0.05, 'lowpass')  # 低通滤波器
env = signal.filtfilt(b, a, np.abs(signal.hilbert(x)))

# 计算包络谱
f, Pxx = signal.periodogram(env, fs, 'flattop', scaling='spectrum')

# 绘制图像
plt.figure()
plt.plot(t, x, label='Signal')
plt.plot(t, env, label='Envelope')
plt.legend()
plt.xlabel('Time (s)')

plt.figure()
plt.semilogy(f, Pxx)
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Power Spectral Density (V**2/Hz)')
plt.show()

这段代码首先生成一个信号，然后使用带通滤波器和Hilbert变换计算信号的包络。接着，使用功率谱密度函数计算包络的包络谱，并绘制信号和包络，以及包络谱的图像。