python 傅里叶变换 频谱分析

嗨！对于Python中的傅里叶变换和频谱分析，你可以使用SciPy和NumPy库来处理信号和频谱数据。下面是一个简单的示例代码：

import numpy as np
from scipy.fft import fft, fftfreq
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成示例信号
t = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000)
signal = np.sin(50 * 2*np.pi*t) + 0.5*np.sin(80 * 2*np.pi*t)

# 执行傅里叶变换
fft_result = fft(signal)
freqs = fftfreq(len(signal))

# 绘制频谱图
plt.plot(freqs, np.abs(fft_result))
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()

这段代码生成了一个由两个正弦波构成的示例信号，并对其执行傅里叶变换。然后，使用`fftfreq`函数生成频率轴，并使用`plt.plot`绘制频谱图。你可以根据自己的需求修改示例信号，以及对图表进行进一步的定制化。希望这能帮到你！如果有任何其他问题，请随时问我。