重要的人越来越少，剩下的越来越重要。拼你想要的，争你没有的。要想人前显贵，就得背后遭罪。最穷不过要饭，不死终会出头！
计算两个信号的交叉谱密度
结果展示：
完整代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1)
# make a little extra space between the subplots
fig.subplots_adjust(hspace=0.5)
dt = 0.01
t = np.arange(0, 30, dt)
# Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)
nse1 = np.random.randn(len(t)) # white noise 1
nse2 = np.random.randn(len(t)) # white noise 2
r = np.exp(-t / 0.05)
cnse1 = np.convolve(nse1, r, mode='same') * dt # colored noise 1
cnse2 = np.convolve(nse2, r, mode='same') * dt # colored noise 2
# two signals with a coherent part and a random part
s1 = 0.01 * np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + cnse1
s2 = 0.01 * np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + cnse2
ax1.plot(t, s1, t, s2)
ax1.set_xlim(0, 5)
ax1.set_xlabel('time')
ax1.set_ylabel('s1 and s2')
ax1.grid(True)
cxy, f = ax2.csd(s1, s2, 256, 1. / dt)
ax2.set_ylabel('CSD (db)')
plt.show()
总结
以上就是本文关于Python+matplotlib实现计算两个信号的交叉谱密度实例的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题，如有不足之处，欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持！
