要用Fourier进行傅里叶变换

好的，那么这里给出使用Fourier进行傅里叶变换的代码：

# 导入库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义信号
t = np.linspace(-1, 1, 1000)
f1 = np.sin(2 * np.pi * 5 * t)  # 5Hz正弦信号
f2 = np.sin(2 * np.pi * 10 * t)  # 10Hz正弦信号
x = f1 + f2  # 信号x为两个正弦信号的叠加

# 进行时移操作
delay = 0.5  # 时移0.5秒
x_delay = x * np.exp(-1j * 2 * np.pi * delay * t)

# 对原信号x和时移后的信号x_delay分别进行傅里叶变换
X = np.fft.fft(x)
X_delay = np.fft.fft(x_delay)

# 绘制幅度谱
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(np.abs(np.fft.fftshift(X)))
plt.title('幅度谱：原信号x')
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(np.abs(np.fft.fftshift(X_delay)))
plt.title('幅度谱：时移后的信号x\_delay')

# 绘制相位谱
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(np.angle(np.fft.fftshift(X)))
plt.title('相位谱：原信号x')
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(np.angle(np.fft.fftshift(X_delay)))
plt.title('相位谱：时移后的信号x\_delay')

plt.show()

这段代码与之前的Matlab代码相比，只是在傅里叶变换的函数名上有所不同，使用了`np.fft.fft`和`np.fft.fftshift`。这两个函数分别实现了傅里叶变换和频谱移动操作。