如下所示: def signal_xHz(A, fi, time_s, sample): return A * np.sin(np.linspace(0, fi * time_s * 2 * np.pi , sample* time_s)) A:为信号幅值 fi:为信号频率 time_s:为时间长度(s) sample:为信号采样频率 补充拓展:Python FFT合成波形实例 使用Python numpy模块带的FFT函数合成矩形波和方波,增加对离散傅里叶变换的理解。 导入模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 分别是