限制scipy.signal.spectrogram仅计算特定频率

scipy.signal.spectrogram是一个用于计算信号的频谱图的函数。它可以将信号分解成不同频率的成分，并显示它们随时间的变化。

限制scipy.signal.spectrogram仅计算特定频率可以通过设置参数来实现。具体来说，可以使用参数fmin和fmax来指定所需的频率范围。fmin表示最小频率，fmax表示最大频率。只有在这个范围内的频率成分才会被计算和显示。

下面是一个示例代码，展示如何使用scipy.signal.spectrogram来限制计算特定频率的频谱图：

import numpy as np
from scipy import signal
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成示例信号
fs = 1000  # 采样率
t = np.linspace(0, 1, fs, endpoint=False)
x = np.sin(2 * np.pi * 50 * t) + np.sin(2 * np.pi * 120 * t)

# 计算频谱图
frequencies, times, Sxx = signal.spectrogram(x, fs)

# 限制特定频率范围
fmin = 50  # 最小频率
fmax = 100  # 最大频率
frequencies_mask = np.logical_and(frequencies >= fmin, frequencies <= fmax)
Sxx = Sxx[frequencies_mask, :]

# 绘制频谱图
plt.pcolormesh(times, frequencies[frequencies_mask], 10 * np.log10(Sxx))
plt.xlabel('Time [s]')
plt.ylabel('Frequency [Hz]')
plt.colorbar(label='Power Spectral Density [dB]')
plt.title('Spectrogram')
plt.show()

在这个示例中，我们生成了一个包含两个频率成分的示例信号。然后使用scipy.signal.spectrogram计算频谱图，并通过设置fmin和fmax参数来限制计算特定频率范围。最后，使用matplotlib.pyplot绘制出频谱图。

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