图像PSD功率谱密度

PSD（功率谱密度）是一种用于评价波面数据的方法，通过分析频谱来获取波面在不同频率分量上的振幅平方。PSD曲线可以提供丰富的面形特征信息，并且特别适用于评估中频波面误差。使用PSD曲线评价结果直观且便捷，可以通过增加PSD控制线的方式来快速分析误差产生原因。在光学检测领域，PSD已成为评价中频面形误差的最佳方法。\[2\]\[3\]

要将频谱转换为功率谱密度图像，可以使用Welch方法和Matplotlib中的plt.psd()函数。首先，导入scipy的signal模块，然后使用signal.welch()函数计算频谱和功率谱密度。最后，使用plt.semilogy()函数绘制功率谱密度图像，并使用plt.xlabel()和plt.ylabel()函数添加坐标轴标签。最后，使用plt.show()函数显示图像。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python 图像频谱：探究图像的功率谱密度](https://blog.csdn.net/update7/article/details/129743043)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [光学算法——PSD功率谱密度](https://blog.csdn.net/zhaitianbao/article/details/116938422)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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