python实现利用L-S功率谱分析得到不同尺度的波

形信号的频谱分布

以下是一个简单的Python代码示例，可用于利用L-S功率谱分析获取不同尺度的波形信号的频谱分布：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from astropy.stats import LombScargle

# 生成示例数据
t = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.sin(2 * np.pi * 5 * t) + 0.5 * np.sin(2 * np.pi * 20 * t)

# 计算L-S功率谱
freq, power = LombScargle(t, y).autopower()

# 绘制频谱图
plt.plot(freq, power)
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Power')
plt.show()

在上述代码中，我们首先使用numpy生成一个包含两个正弦波的示例数据。然后，我们使用LombScargle函数计算该数据的L-S功率谱，并将结果存储在freq和power变量中。最后，我们使用matplotlib库绘制频谱图。

由于示例数据包含两个不同频率的正弦波，因此频谱图中应该会出现两个峰值，分别对应于这两个频率。如果我们希望获得不同尺度的波形信号的频谱分布，只需要更改生成示例数据的方法即可。例如，我们可以使用numpy的random模块生成一个随机噪声信号，然后通过对该信号进行低通滤波来模拟一个较为平缓的波形：

import scipy.signal as signal

# 生成随机噪声信号
t = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.random.randn(len(t))

# 低通滤波
b, a = signal.butter(4, 0.1)
y_filtered = signal.filtfilt(b, a, y)

# 计算L-S功率谱
freq, power = LombScargle(t, y_filtered).autopower()

# 绘制频谱图
plt.plot(freq, power)
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Power')
plt.show()

在这个示例中，我们使用numpy的random模块生成一个长度为1000的随机噪声信号，并通过调用scipy.signal.butter函数生成一个4阶低通滤波器。然后，我们使用scipy.signal.filtfilt函数对随机噪声信号进行滤波，得到一个较为平缓的信号y_filtered。最后，我们再次使用LombScargle函数计算该信号的L-S功率谱，并绘制频谱图。由于该信号较为平缓，因此在频谱图中应该会出现一个较为宽广的峰值。