在Python中创建模数/折叠图

在Python中创建模数/折叠图，可以使用matplotlib库来实现。模数/折叠图是一种可视化方法，用于表示周期性信号或周期性数据的频谱。

模数/折叠图显示了信号的频谱和能量分布，通过将频谱数据折叠到一个周期内，使得高频部分和低频部分能够可视化。下面是一个示例代码来创建模数/折叠图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成示例信号
t = np.linspace(0, 1, 1000)  # 时间范围
f1 = 10  # 信号频率
f2 = 20
signal = np.sin(2 * np.pi * f1 * t) + 0.5 * np.sin(2 * np.pi * f2 * t)

# 计算信号频谱
fft = np.fft.fft(signal)
freq = np.fft.fftfreq(len(signal))

# 创建模数/折叠图
plt.plot(freq, np.abs(fft))
plt.xlabel('Frequency')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.title('Magnitude/Folded Spectrum')
plt.grid(True)
plt.show()

上述代码中，首先生成了一个示例信号，然后使用numpy.fft模块中的fft函数计算信号的频谱，再使用matplotlib库绘制模数/折叠图。其中，np.abs(fft)表示信号频谱的幅度（模数）。

模数/折叠图可以帮助我们分析信号的频谱特征，并在频谱上观察到频率成分的能量分布情况。在实际应用中，模数/折叠图常用于音频处理、振动分析、通信系统设计等领域。

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