python 功率谱密度

在Python中可以使用SciPy库中的signal模块来计算功率谱密度（Power Spectral Density，PSD）。下面是一个简单的示例代码：

import numpy as np
from scipy import signal

# 生成一个随机信号
np.random.seed(0)
t = np.linspace(0, 1, 1000)
x = np.random.randn(len(t))

# 计算功率谱密度
frequencies, psd = signal.welch(x)

# 打印结果
print(frequencies)
print(psd)

在上述代码中，我们首先生成了一个长度为1000的随机信号x。然后使用`signal.welch`函数计算功率谱密度，该函数默认使用Welch方法进行计算。计算结果会返回频率数组和对应的功率谱密度数组。

你可以根据自己的需求调整代码，比如修改信号的生成方式、调整采样率等。另外，还可以使用不同的功率谱密度估计方法，如`signal.periodogram`或`signal.csd`，具体方法可以参考SciPy的文档。