极客笔记如何使用Python在Matplotlib中绘制纵向幅度谱？
前言
在音频信号处理中，常常需要对信号进行频谱分析。在频率分析中，幅度谱是一个十分有用的工具。幅度谱通常用于显示音频信号在不同频率下的强度，它可以帮助我们更好地了解音频信号在不同频率下的特性。而在MATLAB中，可以使用
“`pwelch()“` 函数轻松地绘制幅度谱，但是在Python中，就需要使用Matplotlib库来绘制幅度谱。
在本文中，我们将学习如何使用Python及其相关库，在Matplotlib中绘制纵向幅度谱。
预备知识
在本文中，我们需要使用以下Python库：
- NumPy: 一个强大的Python数学库，用于生成数组、执行线性代数计算等。
- SciPy: 一个用于科学计算的Python库，它包含了许多计算函数和算法，包括快速傅里叶变换（FFT）。
- Matplotlib: 一个Python中应用最广泛的绘图库，用于生成各种类型的图表。
如果您还不熟悉这些库，建议您先学习一下它们的基本知识。
数据准备
在本文中，我们使用的是一个WAV文件，您可以从互联网上下载到。
接下来，我们需要读取该文件，并将其转换为NumPy数组。Python中有一个叫做
“`wavfile“`的库，可以方便地读取WAV文件，并将其转换为NumPy数组。
from scipy.io import wavfile
# 读取WAV文件
fs, data = wavfile.read('filename.wav')
# 转换为NumPy数组
data = data / 32767.0 # 将数据归一化
data = data[:,0] # 取左声道
以上代码将读取名为
“`filename.wav“`的WAV文件，并将其转换为NumPy数组。我们还对数据进行了归一化和取左声道的操作。
使用FFT计算频谱
接下来，我们需要使用FFT计算频谱。在Python中，可以使用SciPy的FFT函数轻松地计算FFT。首先，我们需要确定采样频率和采样点数：
N = len(data) # 采样点数
T = 1.0/fs # 采样时间间隔
然后，我们可以使用SciPy的FFT函数计算FFT：
import numpy as np
from scipy.fftpack import fft
yf = fft(data)
xf = np.linspace(0.0, 1.0/(2.0*T), N//2)
以上代码将使用FFT计算频谱，并将频率轴转换为“赫兹”（Hz）。我们还使用NumPy的
“`linspace“`函数生成了一个等差数列，用于表示频率轴。
绘制幅度谱
有了FFT结果，我们就可以绘制幅度谱了。在Matplotlib中，可以使用
“`plot“`函数轻松地绘制幅度谱：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(xf, 2.0/N * np.abs(yf[:N//2]))
plt.grid()
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()
以上代码将绘制出幅度谱，并添加网格线、坐标轴标签等。
完整代码
from scipy.io import wavfile
import numpy as np
from scipy.fftpack import fft
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取WAV文件
fs, data = wavfile.read('filename.wav')
# 转换为NumPy数组
data = data / 32767.0 # 将数据归一化
data =data[:,0] # 取左声道
# 计算FFT
N = len(data)
T = 1.0/fs
yf = fft(data)
xf = np.linspace(0.0, 1.0/(2.0*T), N//2)
# 绘制幅度谱
plt.plot(xf, 2.0/N * np.abs(yf[:N//2]))
plt.grid()
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()
结论
在本文中，我们学习了如何使用Python及其相关库，在Matplotlib中绘制纵向幅度谱。首先，我们读取了一个WAV文件，并使用NumPy将其转换为数组。然后，我们使用SciPy的FFT函数计算FFT，并将其转换为频率轴。最后，我们使用Matplotlib绘制了幅度谱，使得我们能够更好地了解音频信号在不同频率下的特性。
使用Python和Matplotlib，我们可以非常方便地绘制幅度谱，这对于音频信号处理和分析来说是十分有用的。希望本文能对大家有所帮助。