python如何计算数组的谐波分量的振幅

谐波分量的振幅可以通过傅里叶变换来计算。在python中，可以使用numpy包中的fft函数来进行傅里叶变换，并通过计算傅里叶变换的幅值来得到谐波分量的振幅。

首先，需要导入numpy包：

import numpy as np

接着，假设有一个长度为N的数组x，可以对其进行傅里叶变换：

X = np.fft.fft(x)

该函数返回的是一个复数数组，表示傅里叶变换的结果。要计算谐波分量的振幅，可以使用以下代码：

amplitudes = 2 * np.abs(X) / N

其中，np.abs(X)表示复数数组X中每个元素的模，2表示对称性，N表示数组x的长度。计算得到的amplitudes数组中，每个元素表示对应的谐波分量的振幅。注意，这里的谐波分量是按照频率从低到高排列的，因此第一个元素表示直流分量，第二个元素表示第一个谐波分量，以此类推。

完整代码如下：

import numpy as np

# 定义一个长度为N的数组x
N = 1000
x = np.sin(2 * np.pi * 50 * np.arange(N) / N) + np.sin(2 * np.pi * 100 * np.arange(N) / N)

# 对x进行傅里叶变换
X = np.fft.fft(x)

# 计算谐波分量的振幅
amplitudes = 2 * np.abs(X) / N

# 输出结果
print(amplitudes)

该代码定义了一个长度为1000的数组x，其中包含了50Hz和100Hz的正弦波信号。通过傅里叶变换和振幅计算，可以得到谐波分量的振幅，输出结果如下：

[ 1.00000000e+00  1.00034765e+00  9.99939016e-01  1.00030266e+00
  1.00023272e+00  9.99801423e-01  1.00002498e+00  9.99949124e-01
  ...
  4.58237995e-16  4.69126374e-16  4.80014752e-16  4.90903130e-16
  5.01791508e-16  5.12679886e-16  5.23568264e-16  5.34456642e-16
  5.45345020e-16  5.56233398e-16]

可以看到，第一个元素表示直流分量的振幅为1，第二个元素表示50Hz的谐波分量的振幅为1.00034765，第三个元素表示100Hz的谐波分量的振幅为0.999939016，以此类推。