生成模拟正弦数据（python）

#导入所需包
import scipy.io as scio
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import signal, fftpack, stats

from matplotlib import rcParams

config = {
    "font.family": 'serif', # 衬线字体
    "font.size": 10, # 相当于小四大小
    "font.serif": ['SimSun'], # 宋体
    "mathtext.fontset": 'stix', # matplotlib渲染数学字体时使用的字体，和Times New Roman差别不大
    'axes.unicode_minus': False # 处理负号，即-号
}
rcParams.update(config)
#生成模拟正弦数据
fs = 1000
f = 10
n = np.arange(5120)
t = n/fs
x = 3 * np.sin(2 * np.pi * n * f/fs) + np.random.uniform(0,1, len(n)) #正弦信号3*sin(2*pi*10*t)+噪声信号
# x = np.random.uniform(-1,1, len(n))
#可视化
plt.figure(figsize=(12,2))
plt.plot(t, x)
#绘制幅值概率密度函数
def interval_num_count(data, low, high):
    '''
    fun: 统计一维数据data落入某一个区间[low, high]内的数量
    param low: 区间下限
    param high: 区间上限
    return count_num: 落入某一个区间[low, hi