如何用python求频谱图中的有效值

要用python求频谱图中的有效值，你可以使用numpy库和scipy库中的FFT函数和spectrogram函数来实现。首先使用numpy库中的FFT函数对信号进行傅里叶变换，然后使用scipy库中的spectrogram函数将信号转换为频谱图。最后，从频谱图中提取有效值，可以采用能量门限法、峰值检测法等方法，具体方法取决于你的需求和信号的特性。

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帮我写一个用python求频谱图分贝的有效值

好的，以下是一个用Python计算频谱图分贝有效值的示例代码：

import numpy as np
import scipy.io.wavfile
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取音频文件
fs, audio = scipy.io.wavfile.read('audio.wav')

# 计算音频信号的频谱图
freqs, _, spec = plt.specgram(audio, Fs=fs, NFFT=1024, cmap=plt.cm.gist_heat)

# 计算频谱图每个点对应的分贝有效值
spec_db = 20 * np.log10(spec / np.max(spec))

# 显示频谱图
plt.imshow(spec_db, cmap=plt.cm.gist_heat, origin='lower', aspect='auto',
           extent=[freqs[0], freqs[-1], 0, audio.shape[0] / fs])
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Time (s)')
plt.colorbar()
plt.show()

这段代码中，我们首先使用`scipy.io.wavfile.read()`函数读取音频文件。然后，使用`plt.specgram()`函数计算音频信号的频谱图。该函数的参数中，`Fs`为采样率，`NFFT`为每个窗口的采样点数，`cmap`为色彩映射。

接下来，我们计算频谱图每个点对应的分贝有效值，即利用20*log10(spec/max(spec))的公式，将每个点表示为分贝数，其中`spec`为频谱图矩阵。

最后，使用`plt.imshow()`函数显示频谱图，并使用`plt.colorbar()`函数添加一个色条。

python绘制频谱图 使用scipy

要使用Python绘制频谱图，可以使用Scipy库中的signal模块和matplotlib库。

首先，需要在Python中导入相关的库：

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

接下来，可以使用Scipy的signal模块中的stft函数来计算信号的短时傅里叶变换（STFT）。这个函数需要输入信号、采样率和窗口长度等参数。例如：

# 读取音频文件并计算STFT
fs, data = wavfile.read('audio.wav')
f, t, Zxx = signal.stft(data, fs, nperseg=512)

这里假设需要绘制的频谱图的信号已经存储在名为“audio.wav”的音频文件中。nperseg参数指定窗口长度，可以根据需要进行调整。

计算出STFT之后，可以使用matplotlib库中的pcolormesh函数将STFT数据绘制成频谱图。例如：

# 绘制频谱图
plt.pcolormesh(t, f, np.abs(Zxx), vmin=0, vmax=np.max(np.abs(Zxx)))
plt.title('STFT Magnitude')
plt.ylabel('Frequency [Hz]')
plt.xlabel('Time [sec]')
plt.show()

这里使用了pcolormesh函数来绘制频谱图，其中t是时间轴，f是频率轴，np.abs(Zxx)是STFT数据的绝对值。vmin和vmax参数可以调整颜色映射的范围。

完成这些步骤后，就可以得到一个简单的频谱图了。