Python 代码：等角度采样阶次提取

本文将提供 Python 代码，实现等角度采样并进行阶次提取。

等角度采样

等角度采样是一种信号处理技术，它在特定角度范围内均匀采样信号。这在分析旋转机械的振动信号时非常有用，因为它可以有效地提取旋转频率信息。

阶次提取

阶次提取是指从信号中提取特定频率的成分，这些频率通常与旋转机械的旋转速度相关联。

Python 代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义信号
time = np.linspace(0, 1, 1000)
signal = np.sin(2 * np.pi * 10 * time) + np.sin(2 * np.pi * 20 * time)

# 等角度采样
num_samples = 100
angle_range = np.linspace(0, 2 * np.pi, num_samples)

# 创建空列表存储采样数据
sampled_signal = []
for angle in angle_range:
    # 找到与当前角度对应的信号点
    index = int(angle / (2 * np.pi) * len(time))
    sampled_signal.append(signal[index])

# 阶次提取
fft_result = np.fft.fft(sampled_signal)
frequencies = np.fft.fftfreq(len(sampled_signal), d=1/len(time))

# 绘制频谱图
plt.plot(frequencies, np.abs(fft_result))
plt.xlabel('频率 (Hz)')
plt.ylabel('幅值')
plt.title('频谱图')
plt.show()

代码解释

代码首先定义一个包含两个正弦波的信号。
angle_range 用于定义等角度采样的角度范围。
循环遍历每个角度，找到与当前角度对应的信号点，并将该信号点添加到 sampled_signal 列表中。
使用 np.fft.fft 进行傅里叶变换，提取信号的频率成分。
np.fft.fftfreq 用于计算频率轴。
最终绘制频谱图，显示信号的频率成分。

总结

本文介绍了使用 Python 代码进行等角度采样和阶次提取的步骤。您可以根据自己的需求修改代码，例如调整采样数量、角度范围和信号频率等。