python求平均功率频率

求平均功率频率（Effective Power Frequency）可以通过使用Python中的功率谱密度和傅里叶变换函数来实现。

首先，我们需要导入需要使用的库。使用numpy库中的fft函数实现傅里叶变换，使用scipy库中的signal函数计算信号的功率谱密度。

import numpy as np
from scipy import signal

接着，我们需要定义输入信号及其采样频率。例如，我们定义一个持续时间为10秒，采样频率为1000 Hz的正弦波信号。

duration = 10  # 持续时间为10秒
fs = 1000  # 采样频率为1000 Hz
t = np.linspace(0, duration, duration*fs, endpoint=False)  # 生成时间序列
freq = 50  # 正弦波频率为50 Hz
x = np.sin(2*np.pi*freq*t)  # 生成正弦波信号

然后，我们使用signal库中的welch函数计算信号的功率谱密度，并将其映射到对应的频率。

f, Pxx = signal.welch(x, fs=fs, nperseg=1024)

接下来，我们使用fft函数计算信号的傅里叶变换，并将其映射到对应的频率。

X = np.fft.fft(x)
freqs = np.fft.fftfreq(len(X), 1/fs)
psd = (1/(fs*len(x))) * np.abs(X)**2

最后，我们可以使用已计算得出的信号的功率谱密度和信号的傅里叶变换来计算出平均功率频率。平均功率频率是指信号功率谱密度的面积被等分的频率，可以通过函数np.trapz计算。

mean_freq = np.trapz(psd * freqs, freqs) / np.trapz(psd, freqs)
print("平均功率频率为：", mean_freq)

在以上的示例中，我们生成了一个50 Hz的正弦波信号，并计算了其平均功率频率。在实际应用中，我们可以根据需要替换信号的类型和参数，并使用类似的代码对其进行功率频率求解。