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
时间: 2024-01-28 12:04:05 浏览: 23
以下是优化后的代码:
```python
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 numpy as np import random import matplotlib.pyplot as plt是否有问题
在Python中,通常每个导入语句都应该单独成行,因此在`import numpy as np import random import matplotlib.pyplot as plt`这行代码中,将三个导入语句放在同一行可能会导致语法错误。正确的写法应该是每个导入语句单独成行,例如:
```
import numpy as np
import random
import matplotlib.pyplot as plt
```
这样写可以保证代码的可读性和易于维护。