怎么分析时频图?
以下是用STFT进行凯斯西储大学内圈故障的时频图,该怎么分析呢?
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- 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:
解决方案如下:
- 导入必要的库
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.signal as signal
- 读取和显示时频图
image_path = 'https://img-mid.csdnimg.cn/release/static/image/mid/ask/851020254096140.png' image = plt.imread(image_path) plt.imshow(image) plt.show()
- 分析时频图中的频谱信息
# 将时频图转换为灰度图 gray_image = image.mean(axis=2) # 计算傅里叶变换 fft_result = np.fft.fft2(gray_image) # 将频谱零频率移到中心 fft_shifted = np.fft.fftshift(fft_result) # 计算频谱的幅度谱 amplitude_spectrum = np.abs(fft_shifted) # 显示频谱的幅度谱 plt.imshow(amplitude_spectrum, cmap='gray') plt.show()
- 分析时频图中的时间信息
# 计算STFT的时间轴 time_steps = signal.windows.hann(len(gray_image)) time_axis = np.arange(len(gray_image)) # 计算STFT的频率轴 freq_axis = np.fft.fftfreq(len(gray_image)) # 获取能量谱 power_spectrum = np.square(amplitude_spectrum) # 显示时间轴和频率轴 plt.figure(figsize=(10, 4)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(time_axis, time_steps) plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Amplitude') plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(freq_axis, power_spectrum) plt.xlabel('Frequency') plt.ylabel('Power') plt.tight_layout() plt.show()
通过以上步骤,你可以分析STFT生成的时频图,了解信号的频谱和功率谱信息。请注意,这只是一个简单的示例,实际使用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。如果遇到问题,可以查阅相关库和函数的文档。
如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^解决 无用评论 打赏 举报
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