y=sin(2π(40t+sin(1.5t)))+sin(2π(17t+6sin(1.5t))）函数用python语言怎么写

可以使用Python中的NumPy和Matplotlib库来画出这个函数的图像。以下是一个简单的代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义函数
def f(t):
    return np.sin(2 * np.pi * (40 * t + np.sin(1.5 * t))) + np.sin(2 * np.pi * (17 * t + 6 * np.sin(1.5 * t)))

# 生成数据
t = np.linspace(0, 1, 1000)
y = f(t)

# 绘制图像
plt.plot(t, y)
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.title('y = sin(2π(40t+sin(1.5t)))+sin(2π(17t+6sin(1.5t)))')
plt.show()

运行这段代码，就可以得到该函数的图像。

相关问题

使用stft对于函数y=sin(2π(40t+sin(1.5t)))+sin(2π(17t+6sin(1.5t))）进行处理，并绘制出它的时域图及频率与时间的变换关系

首先，我们需要导入需要的库，并生成函数y=sin(2π(40t+sin(1.5t)))+sin(2π(17t+6sin(1.5t))）的时域图。代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成时间序列
t = np.arange(0, 10, 0.001)

# 生成函数y=sin(2π(40t+sin(1.5t)))+sin(2π(17t+6sin(1.5t)))
y = np.sin(2*np.pi*(40*t + np.sin(1.5*t))) + np.sin(2*np.pi*(17*t + 6*np.sin(1.5*t)))

# 绘制时域图
plt.plot(t, y)
plt.xlabel('Time(s)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.title('y=sin(2π(40t+sin(1.5t)))+sin(2π(17t+6sin(1.5t)))')
plt.show()

运行代码得到的时域图如下：


接下来，使用stft对函数进行处理，代码如下：

from scipy import signal

# 使用stft进行频谱分析
f, t, Zxx = signal.stft(y, fs=1000, nperseg=1000//16)

# 绘制频谱图
plt.pcolormesh(t, f, np.abs(Zxx), vmin=0, vmax=5)
plt.title('STFT Magnitude')
plt.ylabel('Frequency [Hz]')
plt.xlabel('Time [sec]')
plt.show()

运行代码得到的频谱图如下：


可以看到，频谱图中有两个明显的峰值，分别对应于40Hz和17Hz的频率成分。同时，我们还可以看到这两个成分的频率都会随着时间发生变化，这也是由于函数中的sin(1.5t)项造成的。

对以下代码进行改写，要求采用过零点光波信号区间分解的方法将去噪后的仿真声波信号划分为M个区间：% 生成测试信号 t = linspace(0, 1, 1000); y = sin(2pi20t) + sin(2pi40t) + sin(2pi60t); y_noise = y + 0.5randn(size(y)); % 小波去噪 thresh = 5*std(y_noise); % 设置阈值为 5 倍噪声标准差 [C, L] = wavedec(y_noise, 3, 'db9'); % 3 层小波分解，使用 db9 小波基 C_thresh = wthresh(C, 's', thresh); % 软阈值去噪 y_denoised = waverec(C_thresh, L, 'db9'); % 小波重构 % 绘制结果 subplot(2,1,1) plot(t, y_noise) title('含噪信号') subplot(2,1,2) plot(t, y_denoised) title('小波去噪后的信号')

以下是改写后的代码，使用过零点光波信号区间分解方法将去噪后的信号划分为M个区间：

% 生成测试信号
t = linspace(0, 1, 1000);
y = sin(2*pi*20*t) + sin(2*pi*40*t) + sin(2*pi*60*t);
y_noise = y + 0.5*randn(size(y));

% 小波去噪
thresh = 5*std(y_noise); % 设置阈值为 5 倍噪声标准差
[C, L] = wavedec(y_noise, 3, 'db9'); % 3 层小波分解，使用 db9 小波基
C_thresh = wthresh(C, 's', thresh); % 软阈值去噪
y_denoised = waverec(C_thresh, L, 'db9'); % 小波重构

% 过零点光波信号区间分解
M = 10; % 将信号分为 M 个区间
N = length(y_denoised);
interval_len = floor(N/M);
intervals = zeros(M, interval_len);
for i = 1:M
start_idx = (i-1)*interval_len + 1;
end_idx = i*interval_len;
intervals(i,:) = y_denoised(start_idx:end_idx);
intervals(i,intervals(i,:)>0) = 1; % 将正值设为 1
intervals(i,intervals(i,:)<=0) = -1; % 将负值设为 -1
end

% 将区间还原为信号
y_reconstructed = reshape(intervals', [], 1);

% 绘制结果
subplot(2,1,1)
plot(t, y_noise)
title('含噪信号')

subplot(2,1,2)
plot(t, y_reconstructed)
title('小波去噪并过零点光波信号区间分解后的信号')