要在现有代码基础上添加一个用于绘制信号波形的独立函数，可以让代码结构更清晰、便于复用。下面是一个详细的实现方案。 --- ### 添加绘图功能的改进版代码 我们将定义一个新的函数 `plot_signal` 来专门负责绘制信号波形。 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 参数设定 fs = 1 # 假设采样率为1 Hz (单位时间为秒) N = 100 # 生成100个点的数据序列 f1, f2 = 0.1, 0.25 # 频率 n = np.arange(N) # 时间索引从0到99 # 构建信号 x(n) x_n = 10 * np.sin(2 * np.pi * f1 * n + np.pi / 3) \ + np.sin(2 * np.pi * f2 * n + np.pi / 4) # 自相关函数 R_xx(m) def autocorrelation(x): result = np.correlate(x, x, mode='full') return result[result.size // 2:] # 只取正半部分 # 定义画信号波形的函数 def plot_signal(signal, sample_indices, title="Signal Waveform", xlabel="Sample Index", ylabel="Amplitude"): """ 绘制信号波形的通用函数 :param signal: 输入信号数组 :param sample_indices: 横坐标样本点数组 :param title: 图表标题，默认"Signal Waveform" :param xlabel: X轴标签，默认"Sample Index" :param ylabel: Y轴标签，默认"Amplitude" """ plt.figure(figsize=(8, 4)) plt.plot(sample_indices, signal, marker='o', linestyle='-', color='blue', linewidth=1.5) plt.title(title, fontsize=14) plt.xlabel(xlabel, fontsize=12) plt.ylabel(ylabel, fontsize=12) plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7) plt.tight_layout() # 调用绘图函数显示原信号波形 plot_signal(x_n, n, title="Original Signal Waveform") # 显示图像 plt.show() ``` --- ### 关于新加入的 `plot_signal` 函数的说明 1. **灵活性**: 此函数接受四个参数：`signal`, `sample_indices`, `title`, 和两个轴标签 (`xlabel`, `ylabel`)。这使得它可以适应多种场景下的信号绘图需求。 2. **样式设计**: 我们加入了网格线（通过 `grid()`）、数据标记（`marker='o'`），并设置了线条宽度等细节，让图表更具视觉吸引力。 3. **封装性**: 将绘图逻辑抽离出来形成单独的函数有助于减少主流程中的复杂度，并提高代码的可维护性和复用性。 运行以上脚本后，您将看到一个标有 "Original Signal Waveform" 的窗口，里面展示了原始信号 \( x(n) \) 的波动情况。 ---