一、效果图

二、代码实现

代码很简单，大小可以随意设置

import numpy as np
from scipy.fftpack import fft, ifft
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pylab import mplmpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 采样点选择1400个，因为设置的信号频率分量最高为600赫兹，根据采样定理知采样频率要大于信号频率2倍，所以这里设置采样频率为1400赫兹（即一秒内有1400个采样点，一样意思的）
x = np.linspace(0, 1, 1400)# 设置需要采样的信号，频率分量有200，400和600
y = 7 * np.sin(2 * np.pi * 200 * x) + 5 * np.sin(2 * np.pi * 400 * x) + 3 * np.sin(2 * np.pi * 600 * x)fft_y = fft(y)  # 快速傅里叶变换N = 1400
x = np.arange(N)  # 频率个数
half_x = x[range(int(N / 2))]  # 取一半区间abs_y = np.abs(fft_y)  # 取复数的绝对值，即复数的模(双边频谱)
angle_y = np.angle(fft_y)  # 取复数的角度
normalization_y = abs_y / N  # 归一化处理（双边频谱）
normalization_half_y = normalization_y[range(int(N / 2))]  # 由于对称性，只取一半区间（单边频谱）plt.subplot(231)
plt.plot(x, y)
plt.title('原始波形')plt.subplot(232)
plt.plot(x, fft_y, 'black')
plt.title('双边振幅谱(未求振幅绝对值)', fontsize=9, color='black')plt.subplot(233)
plt.plot(x, abs_y, 'r')
plt.title('双边振幅谱(未归一化)', fontsize=9, color='red')plt.subplot(234)
plt.plot(x, angle_y, 'violet')
plt.title('双边相位谱(未归一化)', fontsize=9, color='violet')plt.subplot(235)
plt.plot(x, normalization_y, 'g')
plt.title('双边振幅谱(归一化)', fontsize=9, color='green')plt.subplot(236)
plt.plot(half_x, normalization_half_y, 'blue')
plt.title('单边振幅谱(归一化)', fontsize=9, color='blue')plt.show()

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