利用FFT计算列表数据list的振幅谱并显示分析的python代码,其中振幅谱横坐标可以改动

时间: 2023-04-09 18:02:49 浏览: 51
以下是利用FFT计算列表数据list的振幅谱并显示分析的Python代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成测试数据 N = 1000 T = 1.0 / 1000.0 t = np.linspace(0.0, N*T, N) list = np.sin(50.0 * 2.0*np.pi*t) + 0.5*np.sin(80.0 * 2.0*np.pi*t) # 计算FFT yf = np.fft.fft(list) xf = np.linspace(0.0, 1.0/(2.0*T), N//2) # 绘制振幅谱 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(xf, 2.0/N * np.abs(yf[:N//2])) ax.set_xlabel('Frequency (Hz)') ax.set_ylabel('Amplitude') plt.show() ``` 其中,list为要分析的数据列表,可以根据需要进行修改。振幅谱横坐标xf是根据采样频率和数据长度计算得出的,也可以根据需要进行修改。
相关问题

利用FFT计算列表数据list的振幅谱并显示分析的python代码

以下是利用FFT计算列表数据list的振幅谱并显示分析的Python代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成测试数据 t = np.linspace(0, 1, 1000) list = np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + np.sin(2 * np.pi * 20 * t) + np.sin(2 * np.pi * 30 * t) # 计算FFT fft = np.fft.fft(list) freq = np.fft.fftfreq(len(list), t[1] - t[0]) # 取振幅谱 amp = np.abs(fft) # 绘制振幅谱 plt.plot(freq, amp) plt.xlabel('Frequency') plt.ylabel('Amplitude') plt.show() ``` 希望能对您有所帮助。

利用FFT计算振幅谱并显示分析的python代码

以下是利用Python中的numpy库和matplotlib库计算振幅谱并显示分析的代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成信号 t = np.linspace(0, 1, 1000) f1 = 10 f2 = 20 f3 = 30 signal = np.sin(2*np.pi*f1*t) + 0.5*np.sin(2*np.pi*f2*t) + 0.2*np.sin(2*np.pi*f3*t) # 计算FFT fft_signal = np.fft.fft(signal) freq = np.fft.fftfreq(len(signal), t[1]-t[0]) # 计算振幅谱 amp_spectrum = np.abs(fft_signal) # 显示分析结果 plt.plot(freq, amp_spectrum) plt.xlabel('Frequency (Hz)') plt.ylabel('Amplitude') plt.show() ``` 这段代码可以生成一个包含三个正弦波的信号,并使用FFT计算出其振幅谱,并将结果显示出来。

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