编写一段等幅值连续频带激励代码，频率范围在100和1299之间，频率间隔为48Hz,激励幅值为0.05

好的，以下是Python中的等幅值连续频带激励代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fs = 8000  # 采样率
fstart = 100  # 起始频率
fstop = 1299  # 停止频率
fstep = 48  # 频率间隔
T = 1  # 信号时长
A = 0.05  # 激励幅值

# 生成时间轴
t = np.arange(0, T, 1/fs)

# 生成频率轴
f = np.arange(fstart, fstop+fstep, fstep)

# 生成信号
x = np.zeros(len(t))
for freq in f:
    x += A * np.cos(2*np.pi*freq*t)

# 绘制信号频谱
X = np.fft.fft(x)
freqs = np.fft.fftfreq(len(X), 1/fs)
plt.plot(freqs, np.abs(X))
plt.xlim(0, fs/2)
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Magnitude')
plt.show()

这段代码会生成一个等幅值连续频带激励信号，频率范围在100和1299之间，频率间隔为48Hz，激励幅值为0.05。你可以根据需要修改采样率、起始频率、停止频率、频率间隔、信号时长和激励幅值。最后，代码会绘制信号的频谱图，你可以通过它来验证信号的频率范围和间隔是否符合要求。

相关问题

编写一段等幅值连续频带激励代码，频率范围在290和300，频率间隔为1Hz,激励幅值为0.05

以下是一个等幅值连续频带激励matlab代码示例：

% 定义信号
t = linspace(0, 1, 1000); % 时间轴
s = sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*80*t); % 两个正弦波信号

% 定义小波基函数
wname = 'cmor3-3'; % 选择小波基函数
freqs = 290:1:300; % 频率范围
scales = centfrq(wname)./freqs; % 计算尺度范围
coefs = zeros(length(freqs), length(t)); % 初始化小波系数矩阵
for i = 1:length(freqs)
    coefs(i, :) = 0.05 * cwt(s, scales(i), wname); % 计算小波系数并乘以激励幅值
end

% 绘制等幅值连续频带激励图
figure;
imagesc(t, freqs, abs(coefs).^2);
set(gca, 'YDir', 'normal');
colormap(hot);
colorbar;
xlabel('时间 (s)');
ylabel('频率 (Hz)');
title('等幅值连续频带激励图');

该代码首先定义了一个包含两个正弦波信号的时间序列，然后根据要求计算小波系数矩阵，其中激励幅值为0.05。最后，使用`imagesc`函数绘制等幅值连续频带激励图。其中，`abs(coefs).^2`表示对每个频率成分的幅值平方，实现了等幅值显示。

编写一段梳妆频带激励代码，频率范围在100和1299之间，频率间隔为48Hz,激励幅值为0.05

好的，以下是Python中的梳妆频带激励代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fs = 8000  # 采样率
fstart = 100  # 起始频率
fstop = 1299  # 停止频率
fstep = 48  # 频率间隔
T = 1  # 信号时长
A = 0.05  # 激励幅值

# 生成时间轴
t = np.arange(0, T, 1/fs)

# 生成频率轴
f = np.arange(fstart, fstop+fstep, fstep)

# 生成信号
x = np.zeros(len(t))
for freq in f:
    x += A * np.cos(2*np.pi*freq*t)

# 生成梳妆滤波器
comb_filter = np.zeros(len(t))
for i in range(len(t)):
    if i % int(fs/fstep) == 0:
        comb_filter[i] = 1

# 应用梳妆滤波器
x = np.convolve(x, comb_filter, mode='same')

# 绘制信号频谱
X = np.fft.fft(x)
freqs = np.fft.fftfreq(len(X), 1/fs)
plt.plot(freqs, np.abs(X))
plt.xlim(0, fs/2)
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Magnitude')
plt.show()

这段代码会生成一个梳妆频带激励信号，频率范围在100和1299之间，频率间隔为48Hz，激励幅值为0.05。你可以根据需要修改采样率、起始频率、停止频率、频率间隔、信号时长和激励幅值。代码会先生成一个等幅值连续频带激励信号，然后通过梳妆滤波器对其进行滤波，最后绘制信号的频谱图。你可以通过它来验证信号的频率范围和间隔是否符合要求，以及梳妆滤波器是否有效。