Python教程

不会是摸鱼高手Python matplotlib 绘制频谱图都会,能怪老板不管

本文主要是介绍不会是摸鱼高手Python matplotlib 绘制频谱图都会,能怪老板不管,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

复习回顾

matplotlib 是Python专门用来绘制渲染的模块,其底层主要分为脚本层、美工层和后端。脚本层为我们提供常见图形绘制如折线、柱状、直方、饼图。以往文章

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1. 频谱图概述

  • 什么是频谱图?

    • 频谱图表示的信号频率与能量的关系
    • 频谱图以x,y轴的波纹方式记录并画出信号在各种频率的图像
    • 频谱图可以分为三种:线性振幅谱、对数振幅谱、自功率谱
  • 频谱图应用场景

    • 频谱图常用在机械故障诊断系统中用于检测故障的部位、类型和程度等问题
    • 频谱图专门分析振动参数的主要工具
    • 频谱图对于要分在特定时段频率振幅变化情况如音频、视频等质量检测
  • 获取使用频谱图

    import matplotlib.pyplot as plt 
    plt.specgram(x)
    复制代码
  • pyplot.specgram(x) 方法

    • specgram 计算并绘制x中数据的频谱图
    • 数据被分成NFFT长度段,并计算每个部分的频谱
    • 加窗函数window应用用于每个段,每个段的重叠量由noverlap指定
    • 频谱图使用imshow()绘制颜色图

2. 频谱图属性

  • 设置频谱图模式

    • 关键字:mode
    • 可选值为:{'default', 'psd', 'magnitude', 'angle', 'phase'}
    • 默认为功率频谱图,magnitude为振幅频谱,angle为非展开相位频谱图,phase为展开相位频谱图
  • 设置频谱图颜色系

    • 关键字:cmap
    • 形式如:"颜色表_r"
    • 常用的有:'Accent', 'Accent_r', 'Blues', 'Blues_r', 'BrBG', 'BrBG_r', 'BuGn', 'BuGn_r', 'BuPu', 'BuPu_r', 'CMRmap', 'CMRmap_r', 'Dark2', 'Dark2_r', 'GnBu', 'GnBu_r', 'Greens'
  • 设置频谱图窗口

    • 关键字:window
    • 默认值为:window_hanning
    • 创建窗口的向量为:window_hanning、window_none、numpy.blackman、numpy.hamming
  • 设置频谱图侧边

    • 关键字:side
    • 可选值:onside|twosided
    • oneside为默认值,一侧用于真实数据,返回单边频谱
    • twoside两侧用于复杂数据,强制返回双面
  • 设置频谱图NFFT

    • 关键字:NFFT
    • 默认值为:256
    • 设置每块用于FFT的数据点数,不能应用于获取零填充

3. 绘制频谱图步骤

  • 导入matplotlib.pyplot类
import matplotlib.pyplot as plt
复制代码
  • 使用numpy库里的arange()、sin()、cos()等方法准备x数据
t = np.arange(0.0,20.0,dt)

s1 = np.cos(2*np.pi*100*t)

s2 = 2*np.cos(2*np.pi*400*t)

s2[t<=5]=s2[12<t]=0

nse = 0.01 * np.random.random(size=len(t))

x = s1+s2+nse
复制代码
  • 调用pyplot.specgram()方法绘制频谱图
plt.specgram(x,NFFT=256,Fs=1,noverlap=128)
复制代码
  • 调用pyplot.show()显示频谱图
plt.show()
复制代码


  • 更改频谱图颜色为灰色系的,NFFT设置为1024
plt.specgram(x,NFFT=1024,Fs=1,noverlap=900,cmap="gray")

 

 

4. 小试牛刀

我们学习了关于绘制频谱图相关属性,在实际运用中通常会结合折线图一起来看,我们来实操一下吧

  • 通过pyplot.subplots()创建Axes对象
  • Axes1对象调用plot()绘制折线图
  • Axes2对象调用specgram()方法绘制频谱图
fig,(ax1,ax2) = plt.subplots(nrows=2)

dt= 0.0005
t = np.arange(0.0,20.0,dt)

s1 = np.cos(2*np.pi*100*t)

s2 = 2*np.cos(2*np.pi*400*t)

s2[t<=5]=s2[12<t]=0

nse = 0.01 * np.random.random(size=len(t))

x = s1+s2+nse

ax1.plot(t,x,"pink")

ax2.specgram(x,NFFT=1024,Fs=1,noverlap=900,cmap="gray")

plt.show()
复制代码

 

总结

本期,我们对matplotlib.pyplot.specgram()方法相关属性进行学习,通常在检查音视频等频率振幅数据时使用比较多。

以上是本期内容,欢迎大佬们点赞评论,下期见~

 

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