计算时频谱并显示（1Hz~100Hz）

我可以回答这个问题。计算时频谱并显示可以使用傅里叶变换来实现。可以将信号分成多个时间段，对每个时间段进行傅里叶变换，然后将结果平均，得到频谱。可以使用Python中的numpy和matplotlib库来实现。

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根据列表数据计算时频谱并显示1Hz~100Hz的频谱的python代码

以下是计算时频谱并显示1Hz~100Hz的频谱的Python代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机信号
fs = 1000  # 采样率
t = np.arange(0, 1, 1/fs)
x = np.sin(2*np.pi*10*t) + np.sin(2*np.pi*20*t) + np.sin(2*np.pi*50*t)

# 计算时频谱
N = len(x)
f = np.arange(0, fs/2, fs/N)
X = np.fft.fft(x)
X = X[:N//2]
Pxx = np.abs(X)**2 / (fs*N)

# 显示1Hz~100Hz的频谱
plt.plot(f, Pxx)
plt.xlim([1, 100])
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Power Spectral Density (V^2/Hz)')
plt.show()

希望能够帮到您！

计算列表数据list的时频谱并显示（1Hz~100Hz）的python代码

以下是计算列表数据list的时频谱并显示（1Hz~100Hz）的Python代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成测试数据
fs = 1000  # 采样率
t = np.arange(0, 1, 1/fs)  # 时间序列
f1 = 10  # 信号频率
f2 = 50
f3 = 80
x = np.sin(2*np.pi*f1*t) + 0.5*np.sin(2*np.pi*f2*t) + 0.2*np.sin(2*np.pi*f3*t)

# 计算时频谱
N = len(x)  # 信号长度
f = np.linspace(0, fs/2, N//2+1)  # 频率序列
X = np.fft.fft(x) / N  # 快速傅里叶变换
Pxx = 2 * np.abs(X[:N//2+1])**2  # 功率谱密度

# 显示时频谱
plt.figure()
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(t, x)
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.title('Signal')

plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(f, Pxx)
plt.xlim([1, 100])
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Power Spectral Density')
plt.title('Spectrum')
plt.show()

这段代码可以计算一个包含多个频率分量的信号的时频谱，并将其显示在图像上。其中，使用了numpy库和matplotlib库来进行计算和绘图。