解释这行代码fig4 = plt.figure() plt.loglog(freqs[T//2:], abs(f_hat[T//2:]), 'k:') plt.xlim(np.array([1, T//2])*np.pi*2) for k in range(K): plt.loglog(freqs[T//2:], abs(u_hat[T//2:,k]), linestyles[k]) fig4.suptitle('Spectral decomposition') plt.legend(['Original','1st component','2nd component','3rd component'])
时间: 2023-05-28 20:08:02 浏览: 54
这段代码使用matplotlib库中的函数绘制了一个图形,表示信号的频谱分解。具体来说,它完成以下几个步骤:
1. 创建一个新的图形对象fig4,用于绘制频谱分解的图形。
2. 绘制原始信号的频谱,使用log-log坐标系,即将频率和幅度都取对数。具体代码为plt.loglog(freqs[T//2:], abs(f_hat[T//2:]), 'k:')。其中,freqs是频率数组,f_hat是傅里叶变换的结果,T//2是信号长度的一半,'k:'表示使用黑色虚线绘制。
3. 设置x轴的范围,代码为plt.xlim(np.array([1, T//2])*np.pi*2),即将x轴的范围设置为[2π,πT/2]。
4. 对于每个频谱分量,绘制其频谱。具体代码为plt.loglog(freqs[T//2:], abs(u_hat[T//2:,k]), linestyles[k]),其中,u_hat是频谱分解的结果,k是分量的编号,linestyles是一个字符串数组,用于指定不同分量的线条样式。
5. 设置图形的标题,代码为fig4.suptitle('Spectral decomposition')。
6. 添加图例,代码为plt.legend(['Original','1st component','2nd component','3rd component']),其中,'Original'表示原始信号,'1st component'表示第一个频谱分量,'2nd component'表示第二个频谱分量,'3rd component'表示第三个频谱分量。
综上所述,这段代码实现了对信号的频谱分解并绘制了相应的图形。