2020-04-27 07:51发布
我用了pywt库,但是效果不太理想,自己生成的规则信号可以生成时频图,但是用工作上采集到的信号生成的视频图中什么都没有 显示全部
我用了pywt库,但是效果不太理想,自己生成的规则信号可以生成时频图,但是用工作上采集到的信号生成的视频图中什么都没有
首先来说plt.imshow()函数,虽然他的功能强大,但是他并没有相对应的可以将(时间,频率,CWT处理后的信号)进行联合绘制的参数设定。在使用plt.pcolor()这个函数时,它运行速度极慢。后来选择使用了plt.pcolormesh()函数进行时频图的绘制。
为了保证所有的图像时频图一致性,需要设置X,Y轴,以及colorbar的大小。在设置colorbar的时候可以直接使用plt.pcolormesh()函数。plt.pcolormesh(t, frequencies, abs(cwtmatr), cmap=cm,vmin=0, vmax=3)这两个标红的参数进行调整。
简单的绘制时间,频率和数据之间的图代码如下:
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import pylab as pl
sampling_rate = 8000
fft_size = 512
t = np.arange(0, 1.0, 1.0/sampling_rate)
x = np.sin(2*np.pi*156.25*t) + 2*np.sin(2*np.pi*234.375*t)
xs = x[:fft_size]
xf = np.fft.rfft(xs)/fft_size
freqs = np.linspace(0, sampling_rate/2, fft_size/2+1)
xfp = 20*np.log10(np.clip(np.abs(xf), 1e-20, 1e100))
pl.figure(figsize=(8,4))
pl.subplot(211)
pl.plot(t[:fft_size], xs)
pl.xlabel(u"时间(秒)")
pl.title(u"156.25Hz和234.375Hz的波形和频谱")
pl.subplot(212)
pl.plot(freqs, xfp)
pl.xlabel(u"频率(Hz)")
pl.subplots_adjust(hspace=0.4)
pl.show()
t=0:0.001:1;f1=sin(10*pi*t)+sin(100*pi*t)+sin(200*pi*t);f2=sin(200*pi*t)+sin(10*pi*t)-sin(100*pi*t);figure(1);plot(t,f1,t,f2);figure(2);t=1000*(1:512)/1024;ff1=fft(f1,1024)/1024;dff1=2*abs(ff1(1:512));ff2=fft(f2,1024)/1024;dff2=2*abs(ff2(1:512));plot(t,dff1,t,dff2);选采样频率时注意采样定律和波形的周期(采样频率不低于200Hz,周期不小于0.2s)
python中单行注释采用 #开头示例:#this is a comment二、批量、多行注释符号多行注释是用三引号,例如:输入''' '''或者 ,将要注释的代码插在中间三、Windows下的IDLE的注释快捷键是Alt+3,取消注释是Alt+4四、python中文注释方法...
apply
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1、len(mapping) 返回映射的长度(键-值对的个数)2、hash(obj) 返回obj的哈希值>>> myDict = {'name':'earth', 'port':'80'} >>> len(myDict) 2 >>> hash('name') 1...
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OpenDoor变量的命名: year_month_day = 2020-7-24 这样写以后都会写很多单词,比较麻烦,可以用ymd代替,然后在第一行或者句尾添加注释说明 a, b, c =1,2, 3 这样的赋值在python中也是可以用的
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在IDLE中,常用 Alt + 3 给当前行进行注释 Alt + 4 取消当前行的注释在Pycharm中,常用 Ctrl + / 将所选部分快速注释,再按一次 Ctrl + / 可以将所选部分注释取消...
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首先来说plt.imshow()函数,虽然他的功能强大,但是他并没有相对应的可以将(时间,频率,CWT处理后的信号)进行联合绘制的参数设定。在使用plt.pcolor()这个函数时,它运行速度极慢。后来选择使用了plt.pcolormesh()函数进行时频图的绘制。
为了保证所有的图像时频图一致性,需要设置X,Y轴,以及colorbar的大小。在设置colorbar的时候可以直接使用plt.pcolormesh()函数。plt.pcolormesh(t, frequencies, abs(cwtmatr), cmap=cm,vmin=0, vmax=3)这两个标红的参数进行调整。
简单的绘制时间,频率和数据之间的图代码如下:
# -*- coding: utf-8 -*-
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import pylab as pl
sampling_rate = 8000
fft_size = 512
t = np.arange(0, 1.0, 1.0/sampling_rate)
x = np.sin(2*np.pi*156.25*t) + 2*np.sin(2*np.pi*234.375*t)
xs = x[:fft_size]
xf = np.fft.rfft(xs)/fft_size
freqs = np.linspace(0, sampling_rate/2, fft_size/2+1)
xfp = 20*np.log10(np.clip(np.abs(xf), 1e-20, 1e100))
pl.figure(figsize=(8,4))
pl.subplot(211)
pl.plot(t[:fft_size], xs)
pl.xlabel(u"时间(秒)")
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t=0:0.001:1;
f1=sin(10*pi*t)+sin(100*pi*t)+sin(200*pi*t);
f2=sin(200*pi*t)+sin(10*pi*t)-sin(100*pi*t);
figure(1);
plot(t,f1,t,f2);
figure(2);
t=1000*(1:512)/1024;
ff1=fft(f1,1024)/1024;
dff1=2*abs(ff1(1:512));
ff2=fft(f2,1024)/1024;
dff2=2*abs(ff2(1:512));
plot(t,dff1,t,dff2);
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