Python 是一種流行的編程語言，其強(qiáng)大的特性使得其受到了廣泛的應(yīng)用。其中，Python 隨機(jī)噪聲模塊被廣泛用于模擬噪聲信號(hào)、隨機(jī)震動(dòng)等方面。

Python 中有多個(gè)噪聲模塊，其中比較常見的是random模塊和numpy模塊。

# 使用 random 模塊產(chǎn)生高斯白噪聲信號(hào)
import random
import matplotlib.pyplot as plt
# 采樣頻率
fs = 100
# 采樣點(diǎn)數(shù)
n = 1000
# 均值
mu = 0
# 標(biāo)準(zhǔn)差
sigma = 1
# 生成高斯白噪聲信號(hào)
noise = [random.gauss(mu, sigma) for i in range(n)]
# 時(shí)間軸
t = [i/fs for i in range(n)]
# 繪制圖像
plt.plot(t, noise)
plt.xlabel('Time(s)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.title('Gaussian White Noise')
plt.show()

上面的代碼使用random模塊來產(chǎn)生高斯白噪聲信號(hào)，采樣頻率為 100Hz，采樣點(diǎn)數(shù)為 1000，均值為 0，標(biāo)準(zhǔn)差為 1。利用時(shí)間軸和 matplotlib 庫可以繪制出噪聲信號(hào)的波形圖。

# 使用 numpy 模塊產(chǎn)生隨機(jī)震動(dòng)信號(hào)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 采樣頻率
fs = 100
# 采樣點(diǎn)數(shù)
n = 1000
# 最大振幅
amp = 1
# 生成隨機(jī)震動(dòng)信號(hào)
t = np.linspace(0, 10, n)
f = np.random.normal(loc=0, scale=0.1, size=n)
y = amp * np.sin(2 * np.pi * fs * t + 2 * np.pi * f)
# 繪制圖像
plt.plot(t, y)
plt.xlabel('Time(s)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.title('Random Vibration Signal')
plt.show()

上面的代碼使用numpy模塊來產(chǎn)生隨機(jī)震動(dòng)信號(hào)，采樣頻率為 100Hz，采樣點(diǎn)數(shù)為 1000，最大振幅為 1。利用時(shí)間軸和 matplotlib 庫可以繪制出隨機(jī)震動(dòng)信號(hào)的波形圖。

Python 的噪聲模塊不僅可以用于科學(xué)計(jì)算、信號(hào)處理等領(lǐng)域，還可以用來生成游戲中的地形、人物行走的聲音等場景，可以說是非常實(shí)用的一種工具。