使用python实现信号傅里叶变换

使用Python可以很方便地实现信号的傅里叶变换，可以使用NumPy和SciPy库来实现。具体步骤如下：

1. 导入所需库

import numpy as np
import scipy.fft as fft
import matplotlib.pyplot as plt

2. 定义信号

# 定义信号
t = np.linspace(0, 1, 1000) # 时间轴
f1 = 10 # 第一个频率
f2 = 50 # 第二个频率
signal = 2*np.sin(2*np.pi*f1*t) + 3*np.sin(2*np.pi*f2*t)

3. 进行傅里叶变换

# 进行傅里叶变换
fft_signal = fft.fft(signal) # 快速傅里叶变换
freqs = fft.fftfreq(len(signal), t[1]-t[0]) # 频率轴

4. 绘制频谱图

# 绘制频谱图
plt.figure()
plt.plot(freqs, np.abs(fft_signal))
plt.title('Frequency spectrum')
plt.xlabel('Frequency(Hz)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()

完整代码如下：

import numpy as np
import scipy.fft as fft
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义信号
t = np.linspace(0, 1, 1000) # 时间轴
f1 = 10 # 第一个频率
f2 = 50 # 第二个频率
signal = 2*np.sin(2*np.pi*f1*t) + 3*np.sin(2*np.pi*f2*t)

# 进行傅里叶变换
fft_signal = fft.fft(signal) # 快速傅里叶变换
freqs = fft.fftfreq(len(signal), t[1]-t[0]) # 频率轴

# 绘制频谱图
plt.figure()
plt.plot(freqs, np.abs(fft_signal))
plt.title('Frequency spectrum')
plt.xlabel('Frequency(Hz)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()