深入理解：信号的幅频相频特性分析与Python实现
本文详细介绍了信号处理中幅频相频特性的重要性，包括幅频特性和相频特性分析，并提供了使用Python进行频谱分析和相位谱计算的示例代码，帮助读者掌握信号在频域上的表现，为实际的信号处理工作提供指导。
信号处理是数字信号处理领域中的重要技术，用于对信号进行分析、变换、滤波等操作。在信号处理中，了解信号的幅频相频特性是十分关键的。本文将介绍如何分析和绘制信号的幅频相频特性，并提供相关的源代码作为示例。
- 幅频特性分析与绘制
幅频特性描述了信号在频域上的幅度随频率变化的情况。常见的幅频特性绘制方法包括频谱分析和波形显示。
频谱分析是一种常用的方法，可以将信号转换到频域进行分析。其中，快速傅里叶变换（FFT）是一种常用的频谱分析方法。下面是使用Python语言进行信号幅频特性分析的示例代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_frequency_spectrum(signal, sample_rate)
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