Python中的 Matplotlib.pyplot.psd()

在数据分析过程中，我们常常需要了解一段时间序列数据的频率分布特征。傅里叶分析是这方面应用最为广泛的一种方法。

Python中的Matplotlib库提供了Pyplot.psd()函数用于对时间序列数据进行傅里叶分析，并得出其功率谱密度。

功能描述

Pyplot.psd()函数用于绘制时间序列数据在频率域上的功率谱密度图。其输入参数中应包含待分析时间序列数据。

语法结构

Pyplot.psd(x, NFFT=None, Fs=None, Fc=None, detrend=None, window=None, noverlap=None, pad_to=None, sides=None, scale_by_freq=None, return_line=None, **kwargs)

参数说明

• x: 待分析的时间序列数据（list, numpy array等），尽可能包含更多的采样点，以获得更好的频率分辨率。

• NFFT: 必须为2的幂，指定FFT的点数，默认值为256。

• Fs：采样频率，必须指定，否则无法进行频率计算。

• Fc: 定义将信号的频谱移动到其他频率上的偏移量。如果给定，则将Fc（以赫兹为单位）添加到传入的每个点的编号上。默认情况下，Fc为0。

• detrend：去除信号中的线性趋势，默认使用Mlab函数detrend_none()。

• window：用于平滑信号数据的窗函数，默认为汉明窗。

• noverlap：每个FFTs有多少个将用于计算重叠。默认值为NFFT // 2。

• pad_to：在进行FFT之前，在信号的末端添加0以进行零填充。

• sides：指定输出谱的哪些部分。默认情况下，将返回正单（sides='default'）。当sides='twosided'时，返回双侧谱。当sides='onesided'时，返回仅具有所需响应变量半部分的谱。 当sides='onesided' and scale_by_freq='True'时，将缩放1/n以更好地估计功率谱密度。

• scale_by_freq：True，则将对FFT的结果进行比例缩放以进行功率谱密度估计。

• return_line：指示是否返回曲线对象。如果是，则表示返回一个列表，其中包含功率谱密度曲线对象，切割线对象和注释对象。

返回值说明

能量谱密度和频率的值。

示例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成10秒钟采样频率为1000Hz的正弦波信号数据
t = np.linspace(0, 10, 10000)
x = np.sin(2*np.pi*50*t)

# 绘制信号功率谱密度图
plt.psd(x, Fs=1000)
plt.show()

示例说明

将采样频率为1000Hz的正弦波信号的功率谱密度图绘制出来，可以看出其在50Hz处存在一个高能量的峰值。

总结

Pyplot.psd()函数提供了一种对时间序列数据进行傅里叶分析的简单方法。通过绘制功率谱密度图，可以更好地了解时间序列数据在频域上的分布特征。因此，Pyplot.psd()函数在数据分析和挖掘中具有重要应用价值。