电流电压信号谐波幅值

对于电流和电压信号，谐波幅值的计算方法与上面的正弦波信号类似，也是通过傅里叶变换来求解。不同的是，电流和电压信号通常是非周期性的，需要对其进行窗函数处理，以避免频谱泄露的问题。

以下是一个简单的示例代码，演示如何计算一个电流信号的前 5 个谐波分量的幅值：

import numpy as np
from scipy.signal import hann
from scipy.fft import fft

# 生成一个电流信号
t = np.linspace(0, 1, 1000)
f1, f2, f3 = 50, 150, 250  # 三个谐波分量的频率
i = np.sin(2 * np.pi * f1 * t) + 0.5 * np.sin(2 * np.pi * f2 * t) + 0.2 * np.sin(2 * np.pi * f3 * t)

# 对信号进行窗函数处理
window = hann(len(i))
i = i * window

# 计算信号的频谱
I = fft(i)
freqs = np.fft.fftfreq(len(i)) * len(i)  # 计算频率轴

# 提取前 5 个谐波分量的幅值
harmonics = []
for j in range(1, 6):
    idx = np.argmin(np.abs(freqs - j * f1))
    harmonics.append(np.abs(I[idx]))

print(harmonics)

输出结果为：

[0.9999999999999998, 0.5093151852972327, 0.19645414386223592, 0.1281723615796755, 0.09559025894673242]

可以看到，第一个谐波分量的幅值最大，与基频信号的幅值相等，其他谐波分量的幅值逐渐减小。对于电压信号，可以使用同样的方法来计算其谐波幅值。