内容概要：本文详细探讨了直齿行星传动系统的平移-扭转耦合非线性动力学特性。首先介绍了直齿行星传动系统的结构特点及其重要性，然后建立了考虑各齿轮副之间啮合相位的非线性动力学模型。接着，通过数值模拟方法，对系统的非线性动力学行为进行了深入研究，包括相图、频谱图、分岔图和庞加莱映射的绘制与分析。最后，讨论了系统参数（如齿轮刚度、阻尼、啮合相位）对非线性动力学特性的影响，强调了合理选择参数以优化传动性能和稳定性的必要性。 适合人群：从事机械工程、动力学研究的专业人士以及相关领域的研究人员和学生。 使用场景及目标：适用于希望深入了解直齿行星传动系统非线性动力学特性的科研工作者和技术人员。目标是帮助他们掌握系统的动态响应和稳定性情况，从而优化设计和提高机械系统的性能。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还通过具体的数值模拟展示了系统的非线性行为，为后续的研究和应用提供了宝贵的参考资料。

"紫光FPGA以太网工程：实现上位机Matlab端画图功能，频谱图与时域图自由切换技术解析",紫光fpga以太网工程并实现上位机matlab端画图，频谱图时域图切 ,紫光FPGA;以太网工程;上位机MATLAB端画图;频谱图;时域图切换;工程实现,"紫光FPGA以太网工程: 实时数据采集、Matlab端上位机实现时频图切换" 紫光FPGA以太网工程的核心目标是通过上位机Matlab端的画图功能，实现频谱图和时域图的自由切换，以便于工程师对信号进行实时的分析与监控。在这一工程中，紫光FPGA作为数据处理的中心，通过与以太网的结合，实现了与上位机的有效通信。Matlab端的图形展示是这个工程的关键部分，它不仅需要处理和显示实时采集的数据，还必须能够根据用户的需要在频谱图和时域图之间进行无缝切换。 频谱图和时域图是电子和信号处理领域中常用的两种图形展示方式。频谱图显示的是信号的频率成分和幅度，通常用于分析信号的频率特性。时域图则显示了信号随时间变化的情况，适用于观察信号的时序特征和波动情况。在这项工程中，能够自由切换这两种图形展示方式，将使得工程师能够更加全面地理解信号的性质，对信号进行更精细的分析。 实现这一功能，需要对紫光FPGA进行相应的编程，使其能够根据上位机Matlab端的指令，对采集到的数据进行适当的处理和分析。此外，上位机Matlab端也需要开发相应的用户界面和处理逻辑，使得用户能够方便地选择和切换所需的图形展示方式。整个系统的设计和实现，不仅涉及硬件与软件的交互，还包括了用户交互界面的友好性设计，以确保用户能够无障碍地操作。 在这个工程中，实时数据采集是基础。系统必须能够快速、准确地从目标设备上采集数据，并且这些数据能够被及时地传输到上位机。紫光FPGA在这一过程中扮演了数据缓冲和初步处理的角色，它将原始数据进行预处理，然后通过以太网发送给Matlab端进行进一步的分析和图形展示。 紫光FPGA以太网工程通过与Matlab的紧密结合，不仅实现了数据的实时采集和处理，还提供了用户友好的图形展示方式，使得频谱分析和时域分析变得直观和便捷。这项工程的实现，提升了信号分析的效率和准确性，对于电子工程和信号处理领域具有重要的应用价值。

本教程详细介绍了如何使用Python和NumPy库实现快速傅里叶变换（FFT）并绘制频谱图，适用于信号处理和频谱分析。教程从环境设置开始，指导用户安装必要的库并导入相关模块。接着，通过生成示例信号、计算FFT、绘制频谱图等步骤，展示了完整的实现过程。具体代码示例包括生成包含多频率成分的信号、使用NumPy计算频谱以及使用Matplotlib绘制频谱图。通过本教程，用户可以掌握使用Python进行傅里叶变换和频谱分析的基本方法，适用于音频分析、振动分析等多种应用场景。希望该教程能帮助用户在信号处理和数据分析领域取得更大进步。 本教程详细介绍了如何使用Python和NumPy库实现快速傅里叶变换（FFT）并绘制频谱图，适用于信号处理和频谱分析。教程从环境设置开始，指导用户安装必要的库并导入相关模块。接着，通过生成示例信号、计算FFT、绘制频谱图等步骤，展示了完整的实现过程。具体代码示例包括生成包含多频率成分的信号、使用NumPy计算频谱以及使用Matplotlib绘制频谱图。通过本教程，用户可以掌握使用Python进行傅里叶变换和频谱分析的基本方法，适用于音频分析、振动分析等多种应用场景。 ### 使用Python进行FFT傅里叶变换并绘制频谱图 #### 一、傅里叶变换简介及背景 傅里叶变换是一种重要的数学工具，能够将时域信号转换为频域信号，这对于理解和分析信号的组成至关重要。傅里叶变换不仅在工程学中应用广泛，在物理学、信号处理、图像处理等多个领域都有重要作用。快速傅里叶变换（FFT）是傅里叶变换的一种高效算法，特别适合于处理大规模数据。 #### 二、环境准备与基础配置 ##### 2.1 安装必要的库 要使用Python进行傅里叶变换和绘制频谱图，首先需要安装两个核心库：NumPy 和 Matplotlib。这两个库可以通过Python的包管理器pip安装： ```bash pip install numpy matplotlib ``` ##### 2.2 导入库 安装完成后，需要在Python脚本中导入这些库： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ``` #### 三、生成示例信号 为了展示傅里叶变换的过程，我们需要先生成一个包含多频率成分的示例信号。例如，一个由50Hz和120Hz两个频率组成的正弦波信号： ```python # 采样频率 sampling_rate = 1000 # 信号持续时间 duration = 1.0 # 时间轴 t = np.linspace(0, duration, int(sampling_rate * duration), endpoint=False) # 生成示例信号：50Hz和120Hz的正弦波叠加 signal = 0.5 * np.sin(2 * np.pi * 50 * t) + 0.3 * np.sin(2 * np.pi * 120 * t) ``` #### 四、实现快速傅里叶变换（FFT） 使用NumPy库中的`fft`函数来计算信号的频谱： ```python # 计算FFT fft_result = np.fft.fft(signal) # 计算频率轴 freqs = np.fft.fftfreq(len(fft_result), 1/sampling_rate) ``` #### 五、绘制频谱图 完成FFT计算后，可以使用Matplotlib绘制频谱图，显示频率成分： ```python # 只取正频率部分 positive_freqs = freqs[:len(freqs)//2] positive_fft = np.abs(fft_result)[:len(fft_result)//2] # 绘制频谱图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(positive_freqs, positive_fft) plt.title('Frequency Spectrum') plt.xlabel('Frequency (Hz)') plt.ylabel('Amplitude') plt.grid() plt.show() ``` #### 六、实例演示 下面是一段完整的代码示例，整合了上述所有步骤： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 采样频率 sampling_rate = 1000 # 信号持续时间 duration = 1.0 # 时间轴 t = np.linspace(0, duration, int(sampling_rate * duration), endpoint=False) # 生成示例信号：50Hz和120Hz的正弦波叠加 signal = 0.5 * np.sin(2 * np.pi * 50 * t) + 0.3 * np.sin(2 * np.pi * 120 * t) # 计算FFT fft_result = np.fft.fft(signal) # 计算频率轴 freqs = np.fft.fftfreq(len(fft_result), 1/sampling_rate) # 只取正频率部分 positive_freqs = freqs[:len(freqs)//2] positive_fft = np.abs(fft_result)[:len(fft_result)//2] # 绘制频谱图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(positive_freqs, positive_fft) plt.title('Frequency Spectrum') plt.xlabel('Frequency (Hz)') plt.ylabel('Amplitude') plt.grid() plt.show() ``` #### 七、总结与展望 通过本教程的学习，您已经掌握了使用Python和NumPy实现快速傅里叶变换（FFT），并使用Matplotlib绘制频谱图的方法。这种技术可以帮助您分析信号的频率成分，广泛应用于信号处理、音频分析、振动分析等领域。接下来，您可以尝试使用不同的信号进行实验，进一步理解傅里叶变换的应用。希望本教程能帮助您在信号处理和频谱分析领域取得更大的进步。

MATLAB仿真OFDM子载波频谱图

基于Qt GUI 框架 C++语言的 热力图/瀑布图/频谱图，用冷暖色调的颜色谱来表示其数据幅值的强弱（大小）分布，特别适用于长距离管线的目标监测，从实时瀑布图中可以清晰的监测长管线在某点的异常情况。 绘图技术采用Qt原始的 QPinter 类、QRect等GDI绘图技术，实现坐标的创建和屏幕像素的的绘制。 本程序为测试程序，仅调用DirectUIX2_release.dll文件，来实现瀑布图。需要dll生成的源码需要付费，联系博主。 本程序仅供学习、和参考，禁止使用于商业用途，否则后果自负。 在此 感谢同行及各位大佬的的支持！祝大家天天好心情。

【毕业设计】基于雷达与深度学习的摔倒检测，雷达时频谱图的 Matlab 绘制代码与雷达采集数据。

GSM频谱图 * * 200 kHz 不同的时隙

把频谱图转换成声压级图的相关数据

matlab开发-扬声器框架窄带宽频带频谱图。比较和对比使用两个不同窗口的效果

QMediaPlayer播放音频，主要借用QChart来实现，因为项目需要后期分析频谱，所以并没有使用网上用的很多的QPainter画图，借助坐标轴来实现频谱的展现。 代码下载下来直接运行即可 原博地址：https://blog.csdn.net/yepu7/article/details/126638924