網(wǎng)站建設(shè)那家公司好,非洲外貿(mào)網(wǎng)站,賣書的網(wǎng)站怎么做,網(wǎng)站建設(shè) 中山正弦波高頻注入仿真模型最近在研究正弦波高頻注入的仿真模型#xff0c;感覺這東西挺有意思的。高頻注入技術(shù)在很多領(lǐng)域都有應(yīng)用#xff0c;比如電機(jī)控制、電力系統(tǒng)等。今天就來聊聊怎么用Python實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡單的正弦波高頻注入仿真模型。首先#xff0c;我們需要生成一個(gè)正弦…正弦波高頻注入仿真模型最近在研究正弦波高頻注入的仿真模型感覺這東西挺有意思的。高頻注入技術(shù)在很多領(lǐng)域都有應(yīng)用比如電機(jī)控制、電力系統(tǒng)等。今天就來聊聊怎么用Python實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡單的正弦波高頻注入仿真模型。首先我們需要生成一個(gè)正弦波信號(hào)。Python的numpy庫在這方面非常給力。下面這段代碼可以生成一個(gè)頻率為1kHz的正弦波信號(hào)import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt sampling_rate 10000 # 采樣率 frequency 1000 # 信號(hào)頻率 duration 1 # 信號(hào)持續(xù)時(shí)間 t np.linspace(0, duration, int(sampling_rate * duration), endpointFalse) signal np.sin(2 * np.pi * frequency * t) # 繪制信號(hào) plt.plot(t, signal) plt.title(1kHz正弦波) plt.xlabel(時(shí)間 [s]) plt.ylabel(幅值) plt.show()這段代碼生成了一個(gè)1kHz的正弦波信號(hào)并且用matplotlib庫繪制了出來。sampling_rate是采樣率frequency是信號(hào)頻率duration是信號(hào)持續(xù)時(shí)間。np.linspace生成了時(shí)間軸np.sin生成了正弦波信號(hào)。接下來我們需要在這個(gè)正弦波信號(hào)上注入高頻信號(hào)。假設(shè)我們要注入一個(gè)10kHz的高頻信號(hào)代碼可以這樣寫high_frequency 10000 # 高頻信號(hào)頻率 high_signal np.sin(2 * np.pi * high_frequency * t) # 疊加信號(hào) combined_signal signal high_signal # 繪制疊加后的信號(hào) plt.plot(t, combined_signal) plt.title(1kHz正弦波 10kHz高頻信號(hào)) plt.xlabel(時(shí)間 [s]) plt.ylabel(幅值) plt.show()這里我們生成了一個(gè)10kHz的高頻信號(hào)然后把它和之前的1kHz正弦波信號(hào)疊加在一起。combined_signal就是疊加后的信號(hào)。通過matplotlib繪制出來可以看到信號(hào)中既有1kHz的成分也有10kHz的成分。為了更直觀地觀察高頻注入的效果我們可以對(duì)信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換看看頻譜分布from scipy.fft import fft, fftfreq # 計(jì)算FFT N len(combined_signal) yf fft(combined_signal) xf fftfreq(N, 1 / sampling_rate) # 繪制頻譜 plt.plot(xf[:N // 2], 2.0 / N * np.abs(yf[:N // 2])) plt.title(頻譜) plt.xlabel(頻率 [Hz]) plt.ylabel(幅值) plt.show()這段代碼使用了scipy.fft庫中的fft函數(shù)來計(jì)算信號(hào)的傅里葉變換fftfreq函數(shù)生成頻率軸。通過繪制頻譜圖可以清晰地看到1kHz和10kHz兩個(gè)頻率成分。最后我們可以通過濾波器來提取出高頻信號(hào)。這里我們使用scipy.signal庫中的巴特沃斯濾波器from scipy import signal # 設(shè)計(jì)濾波器 sos signal.butter(4, [9000, 11000], bandpass, fssampling_rate, outputsos) filtered_signal signal.sosfilt(sos, combined_signal) # 繪制濾波后的信號(hào) plt.plot(t, filtered_signal) plt.title(濾波后的10kHz高頻信號(hào)) plt.xlabel(時(shí)間 [s]) plt.ylabel(幅值) plt.show()這段代碼設(shè)計(jì)了一個(gè)4階的巴特沃斯帶通濾波器通帶范圍是9kHz到11kHz。signal.sosfilt函數(shù)對(duì)疊加后的信號(hào)進(jìn)行濾波提取出10kHz的高頻信號(hào)。通過matplotlib繪制出來可以看到濾波后的信號(hào)基本只保留了10kHz的成分?？偟膩碚f正弦波高頻注入的仿真模型實(shí)現(xiàn)起來并不復(fù)雜Python的numpy、scipy和matplotlib庫提供了強(qiáng)大的工具可以輕松完成信號(hào)生成、疊加、頻譜分析和濾波等操作。如果你對(duì)這方面感興趣不妨動(dòng)手試試說不定會(huì)有更多的發(fā)現(xiàn)。