基于Python的频谱分析（一）

最新推荐文章于 2025-07-25 11:06:24 发布

赵至柔

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分类专栏：信号调制识别

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_39516859/article/details/79794549

本文介绍了傅里叶变换在信号分析中的作用，重点讨论了如何使用Python进行频谱分析，并通过绘制频域信号的幅值图表来直观展示信号的频率特性。代码注释详细解释了分析过程。

1、傅里叶变换

傅里叶变换是信号领域沟通时域和频域的桥梁，在频域里可以更方便的进行一些分析。傅里叶主要针对的是平稳信号的频率特性分析，简单说就是具有一定周期性的信号，因为傅里叶变换采取的是有限取样的方式，所以对于取样长度和取样对象有着一定的要求。

2、基于Python的频谱分析

将时域信号通过FFT转换为频域信号之后，将其各个频率分量的幅值绘制成图，可以很直观地观察信号的频谱。
具体分析见代码注释。

import numpy as np#导入一个数据处理模块
import pylab as pl#导入一个绘图模块，matplotlib下的模块

sampling_rate = 8000#采样频率为8000Hz
fft_size = 512 #FFT处理的取样长度
t = np.arange(0, 1.0, 1.0/sampling_rate)#np.arange(起点，终点，间隔)产生1s长的取样