生成一个包含n*20Hz,n*60Hz,和n*140Hz的三路混合信号,信号采样频率设定为n*50OHz,显示其时域波形和频谱,分别设计IIR低通、带通、高通滤波器,每次只输出一路信号,滤除其他两路信号。画出输出信号的时域波形和频谱。其中n为学号的最后1位。 生成一个包含n*20 Hz,n*60 Hz,和n*140 Hz的三路混合信号,信号采样频率设定为n*50 OHz,显示其时域波形和频谱,分别设计IIR低通、带通、高通滤波器,每次只输出一路信号,滤除其他两路信号。画出输出信号的时域波形和频谱.其中n为学号的最后1位.
时间: 2023-02-09 14:41:11 浏览: 138
如果要生成一个包含n*20 Hz,n*60 Hz,和n*140 Hz的三路混合信号,可以使用函数生成这三路信号,然后将它们相加。 例如,假设学号的最后一位是8,那么可以使用以下代码来生成这三路信号并相加:
```
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 采样频率
fs = 8 * 50e3
# 采样点数
N = 1000
# 时间
T = 1/fs
# 采样间隔
dt = T / N
# 时间点
t = np.arange(0, T, dt)
# 信号频率
f1 = 8 * 20
f2 = 8 * 60
f3 = 8 * 140
# 信号振幅
A1 = 1
A2 = 1
A3 = 1
# 信号
s1 = A1 * np.sin(2 * np.pi * f1 * t)
s2 = A2 * np.sin(2 * np.pi * f2 * t)
s3 = A3 * np.sin(2 * np.pi * f3 * t)
# 混合信号
s = s1 + s2 + s3
```
然后可以使用matplotlib库绘制信号的时域波形和频谱:
```
# 绘制时域波形
plt.plot(t, s)
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.title('Time domain waveform')
plt.show()
# 绘制频域波形
S = np.fft.fft(s)
f = np.fft.fftfreq(s.size, d=dt)
idx = np.argsort(f)
plt.plot(f[idx], np.abs(S)[idx])
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.title('Frequency domain waveform')
plt.show()
```
设计IIR低通、带通、高通滤波器后,可以使用scipy库中的signal.lfilter函数来对信