Python谐波分析

Python谐波分析是一种通过分解信号成多个频率不同且具有不同振幅的正弦波来表示信号的方法。Python提供了丰富的工具和库来进行谐波分析，如NumPy、SciPy和Matplotlib等。

下面是一个使用Python进行谐波分析的示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一个包含多个频率的信号
t = np.linspace(0, 1, 1000)  # 时间范围为0到1，共1000个点
frequencies = [10, 20, 30]  # 三个频率分别为10、20和30
amplitudes = [1, 0.5, 0.2]  # 三个频率对应的振幅
signal = np.zeros_like(t)  # 初始化信号
for freq, amp in zip(frequencies, amplitudes):
    signal += amp * np.sin(2 * np.pi * freq * t)

# 进行谐波分析
fft = np.fft.fft(signal)  # 使用快速傅里叶变换（FFT）进行频谱分析
frequencies = np.fft.fftfreq(len(signal), t[1] - t[0])  # 获取频率轴

# 绘制原始信号和频谱图
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(t, signal)
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.title('Original Signal')

plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(frequencies, np.abs(fft))
plt.xlabel('Frequency')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.title('Frequency Spectrum')

plt.tight_layout()
plt.show()

这段代码首先生成一个包含多个频率的信号，然后使用快速傅里叶变换（FFT）进行频谱分析，最后绘制原始信号和频谱图。