python生成任意频率正弦波方式
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2020-12-20
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python生成任意频率正弦波方式生成任意频率正弦波方式
如下所示：如下所示：
def signal_xHz(A, fi, time_s, sample):
return A * np.sin(np.linspace(0, fi * time_s * 2 * np.pi , sample* time_s))
A:为信号幅值
fi:为信号频率
time_s:为时间长度（s）
sample:为信号采样频率
补充拓展：补充拓展：Python FFT合成波形实例合成波形实例
使用Python numpy模块带的FFT函数合成矩形波和方波，增加对离散傅里叶变换的理解。
导入模块导入模块
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
分别是产生一个周期的方波和三角波程序
# 产生size点取样的三角波，其周期为1
def triangle_wave(size):
x = np.arange(0, 1, 1.0/size)
y = np.where(x<0.5, x, 0)
y = np.where(x>=0.5, 1-x, y)
return x, y
def square_wave(size):
x = np.arange(0, 1, 1.0/size)
y = np.where(x<0.5, 1.0, 0)
return x, y
其中np.where函数第二个值是if，第三个是else
下面程序可以计算对应的频谱，采样点数取为2的n次幂是为了便于FFT计算
fft_size = 256
# 计算三角波和其FFT
x, y = triangle_wave(fft_size)
fy = np.fft.fft(y) / fft_size
下面对计算的频谱进行可视化，频率对应的强度使用工程上常用的分贝dp来表示
# 绘制三角波的FFT的前20项的振幅，由于不含下标为偶数的值均为0， 因此取
# log之后无穷小，无法绘图，用np.clip函数设置数组值的上下限，保证绘图正确
plt.figure()
plt.plot(np.clip(20*np.log10(np.abs(fy[:20])), -120, 120), "o")
plt.xlabel("frequency bin")
plt.ylabel("power(dB)")
plt.title("FFT result of triangle wave")
下面用正弦和余弦函数合成信号
# 取FFT计算的结果freqs中的前n项进行合成，返回合成结果，计算loops个周期的波形
def fft_combine(freqs, n, loops=1):
length = len(freqs) * loops
data = np.zeros(length)
index = loops * np.arange(0, length, 1.0) / length * (2 * np.pi)
for k, p in enumerate(freqs[:n]):
if k != 0: p *= 2 # 除去直流成分之外，其余的系数都*2
data += np.real(p) * np.cos(k*index) # 余弦成分的系数为实数部
data -= np.imag(p) * np.sin(k*index) # 正弦成分的系数为负的虚数部
return index, data
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