Python是當(dāng)前最受歡迎的編程語言之一，能夠廣泛應(yīng)用于人工智能、數(shù)據(jù)分析和web開發(fā)等領(lǐng)域。除此之外，Python還可以用于調(diào)制解調(diào)過程中的信號處理。在本次文章中，我們將會介紹如何使用Python畫出調(diào)制解調(diào)過程中的信號圖像。

首先，我們需要導(dǎo)入相關(guān)的Python庫：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

接下來，我們可以定義一個簡單的調(diào)制解調(diào)代碼，用于生成信號。這里我們使用AM（調(diào)幅）調(diào)制：

# 調(diào)制信號
fm = 10                                   # 調(diào)制信號頻率
fs = fm * 40                              # 采樣頻率
T = 1 / fm
t = np.arange(0, T, 1/fs)
f_c = 1000                                # 載波頻率
u_c = np.cos(2 * np.pi * f_c * t)         # 載波信號
modulation_index = 0.6                   # 調(diào)制指數(shù)
u_m = (1 + modulation_index * np.cos(2 * np.pi * fm * t)) * np.sin(2 * np.pi * f_c * t)  # 調(diào)制信號
# 解調(diào)信號
filtered_signal = np.abs(u_m) - np.mean(np.abs(u_m))
# 繪制圖像
plt.subplot(3, 1, 1)
plt.plot(t, u_m)
plt.title('Modulated Signal')
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.subplot(3, 1, 2)
plt.plot(t, u_c)
plt.title('Carrier Signal')
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.subplot(3, 1, 3)
plt.plot(t, filtered_signal)
plt.title('Demodulated Signal')
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.tight_layout()
plt.show()

這段代碼主要分為兩部分：調(diào)制和解調(diào)。在調(diào)制部分中，我們分別定義了調(diào)制和載波信號，并且通過調(diào)制指數(shù)將調(diào)制信號附加到了載波信號上面。在解調(diào)部分中，我們對調(diào)制后的信號進行了濾波處理，并繪制出了三個圖像。第一個圖像顯示調(diào)制后的信號，第二個圖像顯示載波信號，第三個圖像顯示解調(diào)后的信號。

這就是Python畫出調(diào)制解調(diào)過程中的信號圖像的基本過程。希望本文能夠?qū)δ兴鶐椭x謝閱讀！