用python绘制声音的多普勒效应图

要绘制声音的多普勒效应图，我们需要使用Python中的matplotlib库和numpy库。下面是一个简单的例子，可以帮助您开始绘制声音的多普勒效应图。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置声源速度和观察者速度
v_s = 340  # 声源速度，单位：米/秒
v_o = 30  # 观察者速度，单位：米/秒

# 设置声源频率和观察者位置
f = 440  # 声源频率，单位：赫兹
x_o = np.arange(-1000, 1000, 1)  # 观察者位置，单位：米

# 计算观察者接收到的频率
f_o = f * (v_s + v_o) / (v_s + x_o)

# 绘制多普勒效应图
plt.plot(x_o, f_o)
plt.xlabel('Observer position (m)')
plt.ylabel('Observed frequency (Hz)')
plt.title('Doppler Effect')
plt.show()

在这个例子中，我们首先设置了声源速度和观察者速度，然后设置了声源频率和观察者位置。我们使用多普勒效应公式计算观察者接收到的频率，并将结果绘制成图表。

当我们运行这个程序时，它将生成一个多普勒效应图，显示观察者位置和观察者接收到的频率之间的关系。您可以通过调整声源速度、观察者速度、声源频率和观察者位置来自定义这个程序，以满足您的需求。

相关问题

python绘制声音的频谱图

要绘制声音的频谱图，可以使用Python中的librosa库和matplotlib库。以下是一个简单的例子：

import librosa
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载音频文件
audio_file = 'audio.wav'
y, sr = librosa.load(audio_file)

# 计算短时傅里叶变换
D = librosa.stft(y)

# 转换成分贝
DB = librosa.amplitude_to_db(abs(D))

# 绘制频谱图
librosa.display.specshow(DB, sr=sr, x_axis='time', y_axis='log')
plt.colorbar()
plt.title('Spectrogram')
plt.show()

在这个例子中，我们首先使用librosa库加载音频文件，并使用stft()函数计算短时傅里叶变换。然后，我们将变换结果转换成分贝，并使用specshow()函数绘制频谱图。最后，使用matplotlib库中的colorbar()和title()函数添加颜色条和标题，并使用show()函数显示图形。

用python写一个多普勒效应动态演示图的程序

以下是一个简单的 Python 程序，使用 Matplotlib 库绘制多普勒效应动态演示图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation

def doppler_shift(frequency, speed, observer_speed):
    c = 343 # 声速
    v = speed - observer_speed # 发射源相对于观察者的速度
    numerator = c + v
    denominator = c - observer_speed
    return frequency * (numerator / denominator)

f = 1000 # 发射源发出的频率
s = 340 # 发射源的速度
o = np.linspace(-340, 340, 1000) # 观察者的速度范围

fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot([], [])

def init():
    ax.set_xlabel('Observer speed (m/s)')
    ax.set_ylabel('Shifted frequency (Hz)')
    ax.set_title('Doppler effect')
    ax.set_xlim([min(o), max(o)])
    ax.set_ylim([min(doppler_shift(f, s, o)), max(doppler_shift(f, s, o))])
    return line,

def update(frame):
    shifted_frequencies = doppler_shift(f, s, o + frame)
    line.set_data(o, shifted_frequencies)
    return line,

ani = FuncAnimation(fig, update, frames=np.linspace(0, 100, 100), init_func=init, blit=True)
plt.show()

该程序使用 `doppler_shift` 函数计算不同观察者速度下的多普勒移频，并使用 Matplotlib 库绘制多普勒效应动态演示图。程序使用 `FuncAnimation` 函数创建动画，每帧更新演示图的数据。

在该程序的示例中，发射源发出频率为 1000，发射源速度为 340。程序生成一个包含 1000 个观察者速度的范围，并在动画中更新该范围内的多普勒移频。程序使用 Matplotlib 库的 `FuncAnimation` 函数创建动画，将 `update` 函数作为每帧更新函数，并将 `init` 函数作为初始化函数。