S变换能量谱的Python实现是怎么做的?能解释一下核心步骤和绘图逻辑吗?

以下是一个使用Python实现S变换能量谱的示例代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.signal import hilbert def s_transform(signal, fs): """ 计算S变换 :param signal: 输入信号 :param fs: 采样频率 :return: S变换结果 """ N = len(signal) f = np.fft.fftfreq(N, 1/fs) S = np.zeros((N, N), dtype=complex) for k in range(N): for m in range(N): gaussian = np.exp(-2 * np.pi**2 * (f[k]**2) * ((np.arange(N) - m)**2) / fs**2) X = np.fft.fft(signal * gaussian) S[k, m] = X[k] return S def energy_spectrum(S): """ 计算S变换的能量谱 :param S: S变换结果 :return: 能量谱 """ return np.abs(S)**2 # 示例数据 fs = 1000 # 采样频率 t = np.linspace(0, 1, fs) signal = np.sin(2 * np.pi * 50 * t) + np.sin(2 * np.pi * 120 * t) # 计算S变换 S = s_transform(signal, fs) # 计算能量谱 energy_spec = energy_spectrum(S) # 绘制能量谱 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.imshow(energy_spec, aspect='auto', origin='lower', extent=[0, 1, 0, fs/2]) plt.colorbar(label='Energy') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Frequency (Hz)') plt.title('S-transform Energy Spectrum') plt.show() ``` 这段代码首先定义了`s_transform`函数来计算S变换,然后定义了`energy_spectrum`函数来计算S变换的能量谱。最后,使用示例数据进行计算并绘制能量谱图。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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别再手动拖拽了!用Lumerical脚本批量创建FDTD仿真结构(附完整代码)

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