这几句话适用于型号7265锁相放大器嘛lock_in.write('*RST') lock_in.write('SENS 10E-3') lock_in.write('TINT 1')

时间: 2024-05-28 21:11:27 浏览: 87
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lock-in_amplider.zip_lock in_lock-in信号_微弱信号_相关检测_锁定放大

这几句话是指用 Python 代码控制锁相放大器进行一些设置，包括将锁相放大器恢复到出厂设置（`lock_in.write('*RST')`）、设置灵敏度为 10^-3（`lock_in.write('SENS 10E-3')`）和设置时间常数为 1 秒（`lock_in.write('TINT 1')`）。但具体是否适用于型号为 7265 的锁相放大器需要根据该型号的操作手册来确认。
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优化这段pythonimport numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %config InlineBackend.figure_format='retina' #输入信号 def generate_signal(t_vec, A, phi, noise, freq): Omega = 2*np.pi*freq noise = 0.2 return A * np.sin(Omega*t_vec + phi) + noise * (2*np.random.random(t_vec.size)-1) #锁相测量 def lock_in_measurement(signal,t_vec,A,phi,noise,ref_freq): Omega = 2*np.pi*ref_freq ref_0 = 2*np.sin(Omega*t_vec) ref_1 = 2*np.cos(Omega*t_vec) #参量 t_vec = np.linspace(0, 0.2, 1001) A = 1 phi = np.pi ref_freq = 17.77777 #混频 signal_0 = signal * ref_0 signal_1 = signal * ref_1 #滤波 X = np.mean(signal_0) Y = np.mean(signal_1) #计算振幅和相位 A = np.sqrt(X**2+Y**2) phi = np.arctan2(Y,X) print("A=", A, "phi=", phi) # 进行锁相放大测量 lock_in_measurement(signal,t_vec,A,phi,noise,ref_freq)

其次，在函数 lock_in_measurement 中，参量的赋值应该在函数外部进行，而不是在函数内部进行。最后，在函数 lock_in_measurement 中，存在递归调用的问题，需要进行修正。以下是优化后的代码： python ...
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优化这段import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %config InlineBackend.figure_format='retina' def generate_signal(t_vec, A, phi, noise, freq): Omega = 2*np.pi*freq return A * np.sin(Omega*t_vec + phi) + noise * (2*np.random.random def lock_in_measurement(signal, t_vec, ref_freq): Omega = 2*np.pi*ref_freq ref_0 = 2*np.sin(Omega*t_vec) ref_1 = 2*np.cos(Omega*t_vec) # signal_0 = signal * ref_0 signal_1 = signal * ref_1 # X = np.mean(signal_0) Y = np.mean(signal_1) # A = np.sqrt(X**2+Y**2) phi = np.arctan2(Y,X) print("A=", A, "phi=", phi) # t_vec = np.linspace(0, 0.2, 1001) A = 1 phi = np.pi noise = 0.2 ref_freq = 17.77777 # signal = generate_signal(t_vec, A, phi, noise, ref_freq) # lock_in_measurement(signal, t_vec, ref_freq)

你可以优化这段代码的一些地方。首先，你可以将import语放在代码的开，这样可以更清晰地看到你使用了哪些库。其次，你可以将生成信号和锁相测量的函数封装到一个类中，这样可以更好地组织代码。最后，你可以将生成...

优化这段python代码import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %config InlineBackend.figure_format='retina' # 输入信号 def inputVoltageSignal_func(t_vec, A, phi, noise, freq): Omega = 2*np.pi*freq return A*np.sin(Omega*t_vec + phi) + noise * (2*np.random.random(t_vec.size)-1) # 锁相测量部分 def LockinMeasurement_func(inputVoltageSignal, t_vec, ref_freq): # 生成参考信号 sin_ref = 2*np.sin(2 * np.pi * ref_freq * t_vec) cos_ref = 2*np.cos(2 * np.pi * ref_freq * t_vec) # 混频信号 signal_0 = inputVoltageSignal * sin_ref signal_1 = inputVoltageSignal * cos_ref # 低通滤波 X = np.mean(signal_0) Y = np.mean(signal_1) # 计算振幅和相位 A = np.sqrt(X**2 + Y**2) phi = np.arctan2(Y, X) return A, phi # 振幅和相位 A = 1 phi = 0 # 参考频率 ref_freq = 17.77777 # 加入噪声 noise = 0.1 #可通过调节参数控制噪声大小 # 时间 t_vec = np.linspace(0, 0.2, 1001) # 生成原始信号 Vin_vec = inputVoltageSignal_func(t_vec, A, phi, noise, freq=ref_freq) # 锁相测量 A, phi = LockinMeasurement_func(Vin_vec, t_vec, ref_freq) print('Result: A=%.3f, phi=%.3f'%(A,phi)),使freq从1增加到1000，最后画出两张图，一张是输出信号幅值A与频率freq的关系，第二张是输出信号相位phi与频率freq的关系

可以通过使用循环来逐步增加频率...这段代码将对频率从1到1000进行循环，计算每个频率下的幅值和相位，并将结果绘制为两张图。第一张图显示了输出信号的幅值与频率的关系，第二张图显示了输出信号的相位与频率的关系。

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