小编给大家分享一下如何使用python实现周期方波信号频谱图，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

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在学习傅里叶变换的时候遇到了求周期方波信号频谱图的例子，在书上和网上查阅了一些资料，发现大都是讨论的都是下图左边的周期信号的频谱，课程老师的PPT中也只列出了另一种周期信号频谱图的结论，没有在进行傅里叶变换，自己便根据定义推导了一遍，贴在这里作记录和分享之用。

关于傅立叶级数展开的另一讨论在我的另一篇文章https://www.jb51.net/article/144194.htm

2016年11月21号更新

在第二个周期方波信号的傅里叶变换里，注意是

转换为sin函数下为

之前写错了，今天更正。

对于这两种方波信号，我们也可以编程验证一下，就是用正弦函数去逼近方波信号，Python的实现代码如下：

# 分析傅里叶级数分解之后cos和sin的和项的图像输出

from numpy import mgrid,sin,cos,array,pi
from matplotlib.pyplot import plot,show,title,legend,xlabel,ylabel

x = mgrid[0:10:0.02] # 这里类似于MATLAB用冒号产生步长为0.02的序列，但是语法和MATLAB不同



# 下面的这段循环实现y=sin(x)+sin(3x)+...+sin(19x)

def cos_square():
  y1 = 0;
  for i in range(0,20,1):
    b = (-1)**(i)*cos((2*i+1)*x)/(2*i+1)
    y1=b+y1    # 这种求和的方法是从C语言移植过来的
  plot(x,y1,'orange',linewidth=0.6)
  title('cos_square')
  xlabel('Time')
  ylabel('Amplitude')
  show()

def sin_square():
  y2 = 0
  for i in range(0,20,1):
    b = sin((2*i+1)*x)/(2*i+1)
    y2=b+y2    # 这种求和的方法是从C语言移植过来的
  plot(x,y2,'g',linewidth=0.6)
  title('sin_square')
  xlabel('Time')
  ylabel('Amplitude')
  show()

cos_square() 

sin_square()

输出结果如下：

以上是“如何使用python实现周期方波信号频谱图”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道！

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