8,760Hz周期(对应年度周期) 我们也可以使用scipy.signal模块中的periodogram函数获得相同的结果: fromscipy.signalimportperiodogram frequencies, power_spectrum=periodogram(df['AEP_MW'], return_onesided=False) periods=1/frequencies fig, ax=plt.subplots(figsize=(20, 3)) ax.step(periods, power_spectrum) ...
SciPy的signal.periodogram函数和快速傅里叶变换(FFT)是信号处理中常用的工具,它们有以下区别: signal.periodogram函数: - signal.periodogram函数是SciPy信号处理库中的一个函数,用于计算信号的功率谱密度估计。 - 该函数可以计算离散时间信号的功率谱密度,返回频率和对应的功率谱密度。 - signal.periodogram函数使用Welch...
使用signal.periodogram函数: import numpy as np from scipy import signal # 生成一个示例信号 fs = 1000 # 采样频率 t = np.arange(0, 1, 1/fs) # 时间序列 x = np.sin(2*np.pi*50*t) + np.sin(2*np.pi*120*t) # 信号 # 计算功率谱密度 f, Pxx = signal.periodogram(x, fs) # 绘...
array(data, dtype=complex) 然后,我们可以使用SciPy库中的periodogram函数计算信号的功率谱密度(PSD)。该函数返回频率数组和对应的功率谱密度数组: frequencies, psd = scipy.signal.periodogram(data) 关于平均功率频率的计算,需要注意的是,直接对PSD数组求平均并不能得到真正的“平均功率频率”,而是得到PSD的平均值。
import scipy.signal f, P = scipy.signal.periodogram(x, Fs) ax1 = plt.subplot(111) ax1.plot(f, P) ax1.set_xlim(0,60) plt.show() Welch's method f, P = scipy.signal.welch(x, Fs, nperseg=1024) plt.figure(figsize=(20,5)) ax1 = plt.subplot(131) ax1.plot(f, P) ax1.set...
使用scipy库中的periodogram函数计算功率谱。 frequencies,power_spectrum=periodogram(signal,fs)# 计算功率谱 1. 4. 从功率谱中提取周期 可以通过功率谱找到信号的主频率,进而计算周期。 # 找到功率谱的最大值对应的频率peak_frequency=frequencies[np.argmax(power_spectrum)]# 计算周期period=1/peak_frequencyprint...
scipy.signal.periodogram是一个常用的函数来计算功率谱密度。 python freqs, Pxx_den = periodogram(signal, fs) 绘制功率谱密度图: 使用matplotlib来绘制功率谱密度图,以便直观地了解信号的频谱特性。 python plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.semilogy(freqs, 10 * np.log10(Pxx_den)) # 通常以分贝(dB)...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.signalimportperiodogram# 生成示例信号fs=1000# 采样频率T=1# 信号持续时间N=fs*T# 采样点数# 创建一个频率为50Hz的正弦波信号,叠加噪声t=np.linspace(0,T,N,endpoint=False)# 时间数组frequency=50# 信号频率signal=np.sin(2*np.pi*frequency*t)+0.5*np...
在这个例子中,我们使用SciPy的signal.periodogram函数计算PSD,然后使用Matplotlib的semilogy函数绘制对数刻度的PSD图。这样可以更清楚地显示不同幅度的频率成分。 6. 自定义PSD图的外观 Matplotlib提供了丰富的选项来自定义图表的外观。让我们来改进我们的PSD图: ...
from scipy.stats import norm from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D Three-phase Signal Model def create_signal(c_vect,f0=60,N=1000,Fs=24*60,sigma2=0.001): # Create three phase signal X = np.zeros((3,N)) b_rv = norm(loc=0,scale=np.sqrt(sigma2)) # gaussian noise ...