Python 中的 Matplotlib.pyplot.specgram()来绘制频谱图
Suraj Joshi
2023年1月30日
2020年12月31日
本教程介绍了我们如何使用 matplotlib.pyplot.specgram() 和 scipy.signal.spectrogram() 方法在 Python 中绘制频谱图。
我们可以通过频谱图得到信号强度的详细信息。频谱图中某一点的颜色越深，说明该点的信号越强。
使用 matplotlib.pyplot.specgram() 方法绘制频谱图
matplotlib.pyplot.specgram(x,
NFFT=None,
Fs=None,
Fc=None,
detrend=None,
window=None,
noverlap=None,
cmap=None,
xextent=None,
pad_to=None,
sides=None,
scale_by_freq=None,
mode=None,
scale=None,
vmin=None,
vmax=None, *,
data=None,
**kwargs)
示例: 使用 matplotlib.pyplot.specgram() 方法绘制频谱图
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
dt=0.0001
w=2
t=np.linspace(0,5,math.ceil(5/dt))
A=20*(np.sin(3 * np.pi * t))
plt.specgram(A,Fs=1)
plt.title('Spectrogram Using matplotlib.pyplot.specgram() method')
plt.show()
输出：
它使用 matplotlib.pyplot.specgram() 方法为函数 A=20sin(3*np.pi*t) 创建一个频谱图。该方法中的参数 fs 代表采样频率。
使用 scipy.signal.spectrogram() 方法绘制频谱图
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import signal
dt=0.0001
w=2
t=np.linspace(0,5,math.ceil(5/dt))
A=2*(np.sin(1 * np.pi *300* t))
f, t, Sxx = signal.spectrogram(A, fs=1, nfft=514)
plt.pcolormesh(t, f, Sxx)
plt.ylabel('Frequency')
plt.xlabel('Time')
plt.title('Spectrogram Using scipy.signal.spectrogram() method')
plt.show()
输出：
它使用 scipy.signal.spectrogram() 方法为函数 A=2sin(300*np.pi*t) 创建一个频谱图。该方法中的参数 fs 代表采样频率，ntft 代表所用 FFT 的长度。
该方法返回三个值 f、t 和 Sxx。f 代表采样频率数组，t 代表采样时间数组，Sxx 代表 A 的频谱图。
这种方法并不能生成输入信号的频谱图。我们可以使用 matplotlib.pyplot.colormesh() 来生成图形。
Author: Suraj Joshi
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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