回到上一个问题，我想把汉宁窗和海明窗分开显示

<think>好的，用户现在想要将汉宁窗和海明窗分开显示。之前的问题中，用户已经添加了汉宁窗，并且将两种窗的时频分析结果放在同一个子图中进行对比。现在用户希望将它们分开显示，可能需要更清晰的视觉对比或单独分析每个窗的效果。首先，我需要回顾之前的代码结构。之前的可视化部分使用了四个子图，其中第三个子图同时显示了汉明窗和汉宁窗的时频分析结果，第四个是窗函数的时域对比。用户现在希望将这两个窗的结果分开显示，可能意味着需要增加更多的子图，或者调整现有的布局。接下来，我需要确定如何调整子图的布局。原来的四个子图可能需要重新排列。例如，将原来的第三个子图拆分为两个单独的子图，分别显示汉明窗和汉宁窗的时频分析结果。这样可能会使用更多的子图位置，比如将原来的四行改为五行，或者调整列数。另外，用户可能希望同时看到时域和频域的窗函数对比。之前的代码已经绘制了时域的窗函数对比，但频域响应可能没有分开显示。是否需要将频域响应也分开显示，或者保持原样？ 然后，我需要考虑代码的修改部分。原来的第三个子图是使用`plt.subplot(4,1,3)`，现在可能需要将其改为两个子图，比如`plt.subplot(5,1,3)`和`plt.subplot(5,1,4)`，并调整整体布局的大小，以防止图像重叠或显示不全的问题。同时，需要确保每个子图的标题、坐标轴标签等正确设置，避免混淆。此外，还需要检查数据是否正确传递。在计算STFT时，是否正确地传入了对应的窗函数参数，并且结果是否正确存储和调用。例如，`t_hamm`和`f_hamm`对应汉明窗的结果，`t_hann`和`f_hann`对应汉宁窗的结果，需要确保在绘制时分别使用正确的数据。最后，测试调整后的代码是否能够正确生成分开显示的图像，并且各个子图的布局美观，信息清晰。可能需要调整`figsize`和`plt.tight_layout()`参数，以确保所有子图在显示时不会重叠，同时保持足够的可读性。总结步骤：1.调整子图布局，将合并的时频分析子图拆分为两个单独的子图。 2.更新子图索引和标题，确保每个窗的结果单独显示。 3.调整整体图形大小以适应新增的子图。 4.验证数据正确性，确保每个窗的结果对应正确。5.测试并优化布局，确保可视化效果清晰。</think>以下是改进后的分窗显示实现方案： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成测试信号 Fs = 1000 # 采样率 t = np.arange(0, 1, 1/Fs) freq = 100 # 基频 s = np.sin(2*np.pi*freq*t) + 0.5*np.sin(2*np.pi*150*t) # 窗参数设置 L = 256 # 窗长 M = 128 # 重叠长度 step = L - M # 创建子图布局 plt.figure(figsize=(14, 12)) # 原始信号时域波形 plt.subplot(4, 1, 1) plt.plot(t, s) plt.title('Original Signal (Time Domain)') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Amplitude') # 新增窗函数时域特性单独显示 plt.subplot(4, 2, 3) hamming_window = np.hamming(L) plt.plot(hamming_window, 'b') plt.title('Hamming Window (Time Domain)') plt.ylim(0, 1.2) plt.subplot(4, 2, 4) hanning_window = np.hanning(L) plt.plot(hanning_window, 'r') plt.title('Hanning Window (Time Domain)') plt.ylim(0, 1.2) # 改进的STFT计算函数 def enhanced_stft(signal, window, step, fs): positions = np.arange(0, len(signal)-L, step) time_points = [] freq_points = [] for pos in positions: frame = signal[pos:pos+L] * window fft = np.fft.fft(frame) freq = np.fft.fftfreq(L, 1/fs) mag = np.abs(fft) # 寻找主频 main_freq = freq[np.argmax(mag)] freq_points.append(np.abs(main_freq)) time_points.append((pos + L//2)/fs) return np.array(time_points), np.array(freq_points) # 分别计算两种窗的STFT t_hamm, f_hamm = enhanced_stft(s, hamming_window, step, Fs) t_hann, f_hann = enhanced_stft(s, hanning_window, step, Fs) # 分开展示时频分析结果 plt.subplot(4, 1, 3) plt.plot(t_hamm, f_hamm, 'b', marker='o', markersize=4, linestyle='-') plt.title('Time-Frequency Analysis (Hamming Window)') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Frequency (Hz)') plt.grid(True) plt.subplot(4, 1, 4) plt.plot(t_hann, f_hann, 'r', marker='s', markersize=4, linestyle='-') plt.title('Time-Frequency Analysis (Hanning Window)') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Frequency (Hz)') plt.grid(True) plt.tight_layout() plt.show() ``` **改进说明：** 1. **独立显示窗口**：将汉明窗和汉宁窗的时域特性分别显示在相邻子图中(3,4列位置) 2. **增强可视化**： - 时域波形增加坐标标签 - 时频分析结果使用不同颜色和标记形状 - 保持统一的坐标范围便于比较 3. **算法优化**： - 增强的STFT函数明确处理负频率 - 采用绝对值处理保证频率正值 - 精确计算时间中心点 **关键参数说明：** ```python L = 256 # 控制频率分辨率（L↑分辨率↑） M = 128 # 控制时间分辨率（M↓分辨率↑） step = L - M # 控制重叠率（重叠率=1-M/step） ```