python 正检波实现

以下是使用 Python 实现正检波的代码示例：

import numpy as np

def rectifier(x):
    """
    正检波函数
    """
    return np.maximum(x, 0)

其中，`np.maximum` 函数用于计算输入数组和标量 0 的逐个元素的最大值，即将负值变为 0，得到正半周部分。可以将输入信号 `x` 替换成任意一维数组，得到对应的正半周部分。

相关问题

Python相敏检波实现

以下是一个简单的 Python 实现相敏检波的示例代码：

import numpy as np

# 产生输入信号
t = np.arange(0, 1, 0.001)  # 时间轴
f = 1000  # 信号频率
x = np.sin(2 * np.pi * f * t)

# 产生本地振荡器
f_lo = 1100  # 本地振荡器频率
lo = np.exp(1j * 2 * np.pi * f_lo * t)

# 相乘
y = x * lo

# 低通滤波
fc = 200  # 截止频率
N = 4  # 滤波器阶数
b, a = signal.butter(N, fc / (f_lo / 2), 'low')
z = signal.filtfilt(b, a, y)

# 绘制波形图
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(t, x, label='Input signal')
plt.plot(t, np.real(z), label='Output signal')
plt.legend()
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()

代码中，我们首先生成了一个频率为 1000Hz 的正弦波作为输入信号，然后产生了一个频率为 1100Hz 的本地振荡器信号，并将它们相乘。接着，使用 `scipy.signal` 库的 `butter` 函数设计了一个低通滤波器，并对相乘后的信号进行滤波。最后，使用 `matplotlib` 库绘制了输入信号和输出信号的波形图。

需要注意的是，相敏检波的实现过程中需要选择合适的本地振荡器频率和低通滤波器的截止频率，以保证输出信号中包含输入信号的信息。

python 实现正交相敏检波

正交相敏检波（也称为 IQ 检测）是一种信号处理技术，通常用于解调带通信号，例如无线电通信和雷达。在 Python 中实现正交相敏检波，可以按照以下步骤进行：

1. 定义输入信号（例如，从无线电接收器接收到的信号）。

2. 将输入信号分成两个正交分量，通常使用 Hilbert 变换来实现。可以使用 SciPy 库中的 `hilbert` 函数来进行 Hilbert 变换。

3. 对两个正交分量进行乘法运算，得到 In-phase（I）分量和 Quadrature-phase（Q）分量。

4. 对 I 和 Q 分量进行低通滤波，以去除高频噪声。

5. 对 I 和 Q 分量进行解调（或幅度调制）操作，获得原始信号的基带表示。

下面是一个简单的 Python 代码示例，演示如何实现正交相敏检波：

import numpy as np
from scipy.signal import hilbert, butter, filtfilt

# 定义输入信号
t = np.linspace(0, 1, 1000)
sig = np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + 0.5 * np.sin(2 * np.pi * 20 * t)

# Hilbert 变换，分成正交分量
sig_hilb = hilbert(sig)
sig_I = sig
sig_Q = np.imag(sig_hilb)

# 低通滤波
fs = 1000
fc = 50
b, a = butter(4, fc / (fs / 2), 'low')
sig_I_filt = filtfilt(b, a, sig_I)
sig_Q_filt = filtfilt(b, a, sig_Q)

# 解调
sig_demod = np.sqrt(sig_I_filt**2 + sig_Q_filt**2)

在上面的代码中，输入信号 `sig` 是一个包含两个正弦波的信号，其中一个频率为 10 Hz，另一个频率为 20 Hz。我们使用 `hilbert` 函数对 `sig` 进行 Hilbert 变换，得到正交分量 `sig_I` 和 `sig_Q`。然后，我们对 `sig_I` 和 `sig_Q` 进行低通滤波，使用 `butter` 函数设计一个 4 阶低通滤波器，截止频率为 50 Hz。最后，我们对 `sig_I_filt` 和 `sig_Q_filt` 进行解调操作，得到基带表示 `sig_demod`。

需要注意的是，上面的代码示例仅用于演示如何实现正交相敏检波，并不考虑各种实际应用中的复杂情况，例如噪声、多径干扰等。在实际应用中，可能需要使用更复杂的算法和技术来优化正交相敏检波过程。