麗水空氣隔聲測試 機構(gòu)采樣員上門 多種聲學(xué)設(shè)備

時間：2023-09-20作者：浙江科實檢測技術(shù)有限公司瀏覽：11

高斯白噪聲是一種連續(xù)、隨機的信號，它在頻譜上均勻分布，并且其幅度服從正態(tài)分布。




步驟如下：




1、 導(dǎo)入必要的庫文件，例如NumPy和Matplotlib。




```python




import numpy as np




import matplotlib、pyplot as plt




```




2、 設(shè)置隨機種子，這樣每次運行程序時都會得到相同的隨機數(shù)序列。




```python




np、random、seed(0)




```




3、 定義參數(shù)：采樣率（sample_rate），信號時長（duration）和頻帶寬度（bandwidth）。




```python




sample_rate = 44100  # 采樣率為44100Hz




duration = 10  # 信號時長為10秒




bandwidth = 10000  # 頻帶寬度為10000Hz




```




4、 計算所需采樣點數(shù)（num_samples）。




```python




num_samples = int(sample_rate * duration)




```




5、 生成高斯分布的隨機數(shù)序列。




```python




noise = np、random、normal(0, 1, num_samples)




```




6、 對隨機數(shù)序列進行頻譜變換。




```python




freq = np、fft、rfftfreq(num_samples, d=1/sample_rate)




spectrum = np、fft、rfft(noise)




```




7、 將頻譜限制在*的頻帶寬度內(nèi)。




```python




spectrum[(freq < -bandwidth / 2) | (freq > bandwidth / 2)] = 0




```




8、 對處理后的頻譜進行反變換，得到經(jīng)過限制頻帶的時間域信號。




```python




filtered_noise = np、fft、irfft(spectrum)




```




9、 繪制高斯白噪聲的波形圖。




```python




plt、plot(filtered_noise[:400])




plt、xlabel(''Sample'')




plt、ylabel(''Amplitude'')




plt、title(''Gaussian White Noise'')




plt、show()




```




這樣就生成了一個時長為10秒、采樣率為44100Hz、頻帶寬度為10000Hz的高斯白噪聲，并繪制了前400個采樣點的波形圖。你可以根據(jù)需要自行調(diào)整參數(shù)來生成不同長度或頻帶寬度的高斯白噪聲。





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