python信号处理必学的20个函数工具和案例代码（11-20）

Python 中进行信号处理的库主要有 Numpy、Scipy 和 Matplotlib。以下是20个常用的信号处理函数：1. Numpy 中的信号生成：`numpy.sin`；2. 傅里叶变换：`numpy.fft.fft`；3. 信号滤波：`scipy.signal.lfilter`；4. 频率响应可视化：`scipy.signal.freqz`；5. 自相关函数：`numpy.correlate`；6. 时域卷积：`numpy.convolve`；7. 频域卷积：`scipy.signal.convolve`；8. 快速傅里叶变换（FFT）：`numpy.fft.fft`；9. 滑动窗口平均：`numpy.convolve`；10. 希尔伯特变换：`scipy.signal.hilbert`；

上述代码，见博文《python信号处理必学的20个函数工具和案例代码（1-10）》

续上篇，本篇介绍的函数工具：11. 谱图分析：`scipy.signal.spectrogram`f；12. 时频图：`scipy.signal.cwt`；13. 时频分析：`scipy.signal.stft`；14. 相位解析：`numpy.angle`；15. 功率谱密度：`scipy.signal.welch`；16. 信噪比计算：`numpy.mean`；17. 频域滤波：`scipy.signal.freqz`；18. 时域采样：`numpy.arange`；19. 时域插值：`scipy.interpolate.interp1d`；20. 窗函数：`scipy.signal.windows`

11. 谱图分析：`scipy.signal.spectrogram`f

rom scipy.signal import spectrogram

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt



# 生成信号

t = np.lins