spectre m(t).py

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# importation des librairies
from numpy import pi, cos, linspace, log10
from scipy.fftpack import fft, fftfreq
import matplotlib.pyplot as plt       

#constantes du signal
K = 2*pi 
f0 = 96
f1 = 238
f2 = 0
f3 = 334
f4 = 37
f5 = 367
A0 = 1.65
A1 = 0.15
A2 = 0.6


t0 = 0        
t1 = 10        

FreqEch = 1024                  
PerEch = 1./FreqEch             
N = FreqEch*(t1 - t0)           


t = linspace(t0, t1, N)


signal = A0*cos(f0*K*t) + A0*cos(f1*K*t) + A1*cos(f2*K*t) + A1*cos(f3*K*t) + A2*cos(f4*K*t) + A2*cos(f5*K*t)


FenAcq = signal.size             
    

signal_FFT = abs(fft(signal)/N)    


signal_freq = fftfreq(FenAcq,PerEch)


signal_FFT = signal_FFT[0:len(signal_FFT)//2]
signal_freq = signal_freq[0:len(signal_freq)//2]


plt.subplot(211)
plt.title('Signal et son spectre')
plt.ylim(-(A1+5), A1+5)
plt.plot(t, signal)
plt.xlabel('Temps (s)'); plt.ylabel('Amplitude')


plt.subplot(212)
plt.xlim(-5,f5+5)
plt.plot(signal_freq,signal_FFT)
plt.xlabel('Frequence (Hz)'); plt.ylabel('Amplitude')
plt.title('Signal et son spectre')
plt.show()

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