- 确保信号的长度是2的幂次方,可以使用下面的代码将信号长度变为最近的2的幂次方:
import numpy as np
signal = np.random.random(1000) # 假设原始信号长度为1000
new_signal_len = 2 ** int(np.log2(len(signal)) + 1) # 将信号长度变为最近的2的幂次方
new_signal = np.zeros(new_signal_len)
new_signal[:len(signal)] = signal
- 确保使用正确的采样率和频率分辨率,可以使用以下代码:
import numpy as np
from scipy import signal
import matplotlib.pyplot as plt
signal = np.random.random(1024)
f, t, Sxx = signal.spectrogram(signal, fs=2*np.pi, window='bartlett', nperseg=64, noverlap=32)
plt.pcolormesh(t, f, Sxx)
plt.ylabel('Frequency [Hz]')
plt.xlabel('Time [sec]')
plt.show()
其中,fs是采样率,nperseg是每个窗口的长度,noverlap是窗口的重叠部分长度。
- 如果问题仍然存在,可以使用其他窗口函数替换Bartlett窗口,例如Hamming窗口或Blackman窗口。