python 单边功率谱密度 频谱
时间: 2023-11-07 19:04:16 浏览: 66
单边功率谱密度(PSD)是指信号在正频率范围内的功率谱密度。在Python中,可以使用scipy.signal.periodogram函数计算单边功率谱密度。该函数接受信号和采样频率作为输入,并返回频率和对应的功率谱密度。
下面是一个使用periodogram函数计算单边功率谱密度的示例代码:
```
import numpy as np
from scipy import signal
# 生成示例信号
fs = 1000 # 采样频率
t = np.arange(0, 1, 1/fs) # 时间序列
x = np.sin(2*np.pi*100*t) # 正弦信号
# 计算单边功率谱密度
f, Pxx_den = signal.periodogram(x, fs)
# 绘制频谱图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(f, Pxx_den)
plt.xlabel('frequency [Hz]')
plt.ylabel('PSD [V**2/Hz]')
plt.show()
```
在上述示例中,我们生成了一个频率为100Hz的正弦信号,并使用periodogram函数计算了其单边功率谱密度。最后,使用matplotlib绘制了频谱图。
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```python
import numpy as np
from scipy import signal
# 假设有一个脑电信号数据,存储在eeg_data中
eeg_data = np.random.rand(1000) # 这里随机生成一个长度为1000的脑电信号
# 计算脑电功率谱密度
frequencies, psd = signal.welch(eeg_data, fs=1000) # 使用welch方法计算功率谱密度
# 绘制功率谱密度图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(frequencies, psd)
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Power Spectral Density')
plt.show()
```
上述代码中,首先生成了一个长度为1000的随机脑电信号数据`eeg_data`。然后使用`signal.welch`函数计算了该信号的功率谱密度,其中`fs`参数表示采样频率。最后使用`matplotlib`库绘制了功率谱密度图。
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