用python写锁相放大器原理代码,生成X分量的函数和正交分量Y的函数

时间: 2024-01-24 20:16:51 浏览: 27
锁相放大器的原理是通过将输入信号与参考信号进行相位比较,得到两个正交分量(X分量和Y分量),再将它们转换成幅度和相位的形式输出。以下是用Python实现锁相放大器的代码,包括生成X分量和正交分量Y的函数: ``` python import numpy as np def generate_signal(freq, phase, time): """ 生成输入信号 :param freq: 输入信号频率 :param phase: 输入信号相位 :param time: 时间序列 :return: 输入信号 """ return np.sin(2 * np.pi * freq * time + phase) def generate_reference(freq, phase, time): """ 生成参考信号 :param freq: 参考信号频率 :param phase: 参考信号相位 :param time: 时间序列 :return: 参考信号 """ return np.cos(2 * np.pi * freq * time + phase) def lock_in_amplifier(signal, reference, time, filter_freq): """ 锁相放大器 :param signal: 输入信号 :param reference: 参考信号 :param time: 时间序列 :param filter_freq: 滤波器截止频率 :return: X分量和Y分量 """ # 相乘 product = signal * reference # 滤波 filtered = butter_lowpass_filter(product, filter_freq, 1 / (time[1] - time[0])) # 积分 x = integrate(filtered, time, 0) y = integrate(filtered, time, np.pi / 2) return x, y def butter_lowpass_filter(data, cutoff, fs, order=5): """ Butterworth低通滤波器 :param data: 输入信号 :param cutoff: 截止频率 :param fs: 采样频率 :param order: 阶数 :return: 滤波后的信号 """ nyq = 0.5 * fs normal_cutoff = cutoff / nyq b, a = butter(order, normal_cutoff, btype='low', analog=False) y = lfilter(b, a, data) return y def integrate(data, time, phase): """ 相位积分 :param data: 输入信号 :param time: 时间序列 :param phase: 初始相位 :return: 积分后的信号 """ dt = time[1] - time[0] result = np.zeros(len(time)) for i in range(1, len(time)): result[i] = result[i-1] + data[i] * np.sin(phase) * dt phase += 2 * np.pi * dt return result ``` 使用方法: ``` python freq = 100 # 输入信号频率 phase = np.pi / 4 # 输入信号相位 filter_freq = 10 # 滤波器截止频率 time = np.linspace(0, 1, 1000) # 时间序列 signal = generate_signal(freq, phase, time) # 生成输入信号 reference = generate_reference(freq, 0, time) # 生成参考信号 x, y = lock_in_amplifier(signal, reference, time, filter_freq) # 锁相放大器 ``` 其中,freq是输入信号频率,phase是输入信号相位,filter_freq是滤波器截止频率,time是时间序列。生成输入信号和参考信号的函数分别是generate_signal和generate_reference,锁相放大器的函数是lock_in_amplifier,它返回X分量和正交分量Y。在代码中用到了Butterworth低通滤波器和相位积分。

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