优化这段import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 生成一个10 Hz正弦波fs = 1000t = np.arange(0, 1, 1/fs)f = 10x = np.sin(2*np.pi*f*t)# 添加噪声np.random.seed(0)noise = np.random.normal(0, 0.1, len(x))x = x + noise# 生成一个参考信号s = np.sin(2*np.pi*f*t)# 相乘并滤波y = x * sb, a = signal.butter(4, 0.05)y_filtered = signal.filtfilt(b, a, y)# 绘制图形fig, ax = plt.subplots(nrows=3, sharex=True)ax[0].plot(t, x)ax[0].set_title('Input Signal with Noise')ax[1].plot(t, s)ax[1].set_title('Reference Signal')ax[2].plot(t, y_filtered)ax[2].set_title('Demodulated Signal')plt.show()使它更简洁且使用mean函数代替filter函数

以下是优化后的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一个10 Hz正弦波和噪声
fs = 1000
t = np.arange(0, 1, 1/fs)
f = 10
x = np.sin(2*np.pi*f*t) + np.random.normal(0, 0.1, len(t))

# 生成一个参考信号
s = np.sin(2*np.pi*f*t)

# 相乘并计算均值
y = x * s
y_mean = np.mean(y)

# 绘制图形
fig, ax = plt.subplots(nrows=3, sharex=True)
ax[0].plot(t, x)
ax[0].set_title('Input Signal with Noise')
ax[1].plot(t, s)
ax[1].set_title('Reference Signal')
ax[2].plot(t, y - y_mean)
ax[2].set_title('Demodulated Signal')
plt.show()

在这个优化后的代码中，我们使用了`np.mean()`函数来计算相乘后的信号的均值，代替了使用`signal.filtfilt()`函数的滤波操作。这样可以使代码更加简洁，并且在一定程度上提高了计算效率。

相关问题

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = np.arange(10) plt.plot(data)

这段代码的作用是使用 Matplotlib 库绘制一条折线图，其中 x 轴是数据的索引（0 到 9），y 轴是数据本身（从 0 到 9）。具体来说，代码先导入了 Matplotlib 和 NumPy 库，然后使用 NumPy 库生成一个包含 0 到 9 的整数的一维数组 data，最后使用 plt.plot() 函数将这个数组作为参数，绘制出一条折线图。

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x1 = np.random.randn(100) x2 = np.random.randn

import matplotlib.pyplot as plt是导入matplotlib库中的pyplot模块，并将其重命名为plt，这样可以方便地使用其中的函数和方法。

import numpy as np是导入numpy库，并将其重命名为np，numpy是一个用于进行科学计算的库，提供了很多数学函数和数组操作的功能。

x1 = np.random.randn(100)是使用numpy库中的random模块生成一个包含100个随机数的一维数组x1，这些随机数是从标准正态分布中生成的。

x2 = np.random.randn是同样使用numpy库中的random模块生成一个包含100个随机数的一维数组x2，这些随机数也是从标准正态分布中生成的。