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python 绘制频响曲线代码

时间: 2025-06-09 17:05:03 浏览: 11

在Python中，可以使用matplotlib库以及scipy.signal模块来绘制信号的频率响应曲线。下面是一个简单的例子，展示如何计算并绘制一个线性滤波器的频响曲线： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.signal import freqz, butter # 设定滤波器参数 fs = 1000 # 采样率 (Hz) cutoff = 50 # 频率截止点 (Hz) order = 4 # 滤波器阶数 # 创建低通滤波器 b, a = butter(order, cutoff / (fs / 2), btype='low') # Butterworth滤波器设计 # 计算频率响应 w, h = freqz(b, a, worN=8000) # 这里的worN参数用于指定计算的频率点的数量 # 将频率从rad/s转换为Hz w = w * fs / (2 * np.pi) # 绘制幅值响应 plt.figure() plt.plot(w, 20 * np.log10(abs(h)), 'b', label='Amplitude Response') plt.xlabel('Frequency [Hz]') plt.ylabel('Magnitude [dB]') plt.title('Lowpass Filter Frequency Response') plt.grid(True) plt.legend() # 如果需要，还可以绘制相位响应 plt.figure() plt.plot(w, np.unwrap(np.angle(h))*180/np.pi, 'g', label='Phase Response (degrees)') plt.xlabel('Frequency [Hz]') plt.ylabel('Phase [Degrees]') plt.title('Lowpass Filter Phase Response') plt.legend() plt.show() ``` 在这个代码里，`freqz`函数生成了滤波器的幅值和相位响应，然后我们分别对它们进行了绘制。注意，`butter`函数用于设计滤波器，`abs`和`unwrap`分别用于获取幅值和无量纲化相位。

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