python 绘制频谱图

原创于 2021-11-15 10:52:42 发布 · 7.8k 阅读

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#python #信号处理 #时频分析 #时频图

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本文介绍了一种使用numpy和pywt库进行信号分析的方法，通过计算一通道信号的连续小波变换(cwt)，展示了时间-频率域的可视化。重点在于如何使用cwt来提取信号特征并解读频谱信息。

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效果图

t = np.arange(0,time,1.0/sampling_rate)
wavename = 'morl'    # "cmorB-C" where B is the bandwidth and C is the center frequency.
totalscal = 64    # scale 
fc = pywt.central_frequency(wavename) #  central frequency
cparam = 2 * fc * totalscal
scales = cparam/np.arange(1,totalscal+1)

[cwtmatr_l, frequencies_l] = pywt.cwt(data,scales,wavename,1.0/sampling_rate) # continuous wavelet transform

    
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.contourf(t, frequencies_l, abs(cwtmatr_l),cmap='jet', levels=np.linspace(0,50,100),extend='both')
plt.ylabel(u"freq(Hz)")
plt.xlabel(u"time(s)")
plt.colorbar()

其中，data是一个通道的信号数据，sample_rate是采样率，需要导入pywt包。

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