plt.plot(fft_freq[fft_freq > 0], fft_pow[fft_freq > 0], color="orangered", label="Frequency") 这段代码什么意思

这段代码使用matplotlib库绘制频率谱图。其中，fft_freq[fft_freq > 0]是只取频率大于0的部分作为x轴，fft_pow[fft_freq > 0]是对应的功率谱部分作为y轴。color="orangered"设置线条颜色为橙红色，label="Frequency"设置图例标签为“Frequency”。

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优化这段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 = 2np.pifreq return Anp.sin(Omegat_vec + phi) + noise * (2np.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 = 2np.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(X2 + Y2) phi = np.arctan2(Y, X) return A, phi # 参数 A = 1 phi = 0 noise = 1 ref_freq = 100 t_vec = np.linspace(0, 0.2, 1001) # 列表来保存幅值和相位数据 amplitude_list = [] phase_list = [] freq_list = np.arange(1, 1001) # 循环计算不同频率下的幅值和相位 for freq in freq_list: # 生成原始信号 Vin_vec = inputVoltageSignal_func(t_vec, A, phi, noise, freq=freq) # 锁相测量 A, phi = LockinMeasurement_func(Vin_vec, t_vec, ref_freq=freq) # 保存幅值和相位数据 amplitude_list.append(A) phase_list.append(phi) #绘图 # 幅值与频率的关系图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.subplot(2,1,1) plt.plot(freq_list, amplitude_list) plt.xlabel('freq (Hz)') plt.ylabel('A') plt.title('relationship between A and freq') plt.show() # 相位与频率的关系图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.subplot(2,1,2) plt.plot(freq_list, phase_list) plt.xlabel('freq (Hz)') plt.ylabel('Phi') plt.title('relationship between Phi and freq') plt.show()使用while循环

你可以将代码中的一些重复计算优化掉，并且使用一个 `while` 循环来计算不同频率下的幅值和相位。以下是优化后的代码：

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

# 参数
A = 1
phi = 0
noise = 1
ref_freq = 100
t_vec = np.linspace(0, 0.2, 1001)

# 列表来保存幅值和相位数据
amplitude_list = []
phase_list = []
freq_list = np.arange(1, 1001)

# 循环计算不同频率下的幅值和相位
i = 0
while i < len(freq_list):
    freq = freq_list[i]
    
    # 生成原始信号
    Vin_vec = inputVoltageSignal_func(t_vec, A, phi, noise, freq=freq)
    
    # 锁相测量
    A, phi = LockinMeasurement_func(Vin_vec, t_vec, ref_freq=freq)
    
    # 保存幅值和相位数据
    amplitude_list.append(A)
    phase_list.append(phi)
    
    i += 1

# 绘图
plt.figure(figsize=(10, 6))

# 幅值与频率的关系图
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(freq_list, amplitude_list)
plt.xlabel('freq (Hz)')
plt.ylabel('A')
plt.title('relationship between A and freq')

# 相位与频率的关系图
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(freq_list, phase_list)
plt.xlabel('freq (Hz)')
plt.ylabel('Phi')
plt.title('relationship between Phi and freq')

plt.tight_layout()
plt.show()

这样，你可以使用 `while` 循环来计算不同频率下的幅值和相位，并且一次性绘制出幅值与频率的关系图和相位与频率的关系图。

# beta进行傅里叶变换 plt.figure() beta_fft = fft.fft(beta) f1 = fft.fftfreq(len(beta),t[1]-t[0]) f_beta = f1[f1 >= 0] A_beta_fft = 2/len(beta)*abs(beta_fft[f1 >= 0]) A_beta_fft[0] = A_beta_fft[0]/2 plt.plot(f_beta,A_beta_fft,c='orangered') plt.xlim(0.1,10) plt.grid(linestyle=':') plt.show()

这段代码是使用 Python 中的 `fft` 函数对 `beta` 信号进行傅里叶变换，并将变换结果绘制成频谱图。

首先，`fft.fft` 函数对信号 `beta` 进行傅里叶变换，得到变换后的结果 `beta_fft`。

接着，使用 `fft.fftfreq` 函数生成频率轴 `f1`，并将 `f1` 中大于等于 0 的部分提取出来，赋值给变量 `f_beta`。

然后，使用 `abs` 函数和 `2/len(beta)` 对 `beta_fft` 进行幅值归一化，并将归一化后的结果的第一个元素除以 2（因为直流分量只有一半）。

最后，使用 `plt.plot` 函数将归一化后的幅值 `A_beta_fft` 与频率轴 `f_beta` 绘制成频谱图，并使用 `plt.xlim` 函数限制 x 轴的显示范围在 0.1 Hz 到 10 Hz 之间，使用 `plt.grid` 函数添加网格线，并使用 `plt.show` 函数显示图像。