PythonとMatplotlibで縦方向のマグニチュードスペクトルをプロットする方法

Matplotlibの magnitude_spectrum() メソッドを使うと、信号の縦方向（縦軸）のマグニチュードスペクトルを簡単に可視化できます。ここでは、正弦波にノイズを加えた合成信号を例に、その手順を解説します。

プロットの手順

• 図のサイズを設定し、サブプロット間および周囲の余白（パディング）を調整します。
• 再現性のある乱数を得るために、シード値を固定します。
• サンプリング間隔 dt を初期化し、サンプリング周波数 Fs を求めます。
• 時間軸 t のデータ点を作成します。
• NumPy を使ってノイズ成分 nse、r、cnse、s を生成します。
• subplots() メソッドで図とサブプロットを作成します。
• プロットのタイトルを設定します。
• 縦方向のマグニチュードスペクトルをプロットします。
• show() メソッドで図を表示します。

コード例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

np.random.seed(0)

dt = 0.01  # サンプリング間隔
Fs = 1 / dt  # サンプリング周波数
t = np.arange(0, 10, dt)

# ノイズの生成:
nse = np.random.randn(len(t))
r = np.exp(-t / 0.05)
cnse = np.convolve(nse, r) * dt
cnse = cnse[:len(t)]
s = 0.1 * np.sin(4 * np.pi * t) + cnse

fig, axs = plt.subplots()
axs.set_title("Longitudinal Magnitude Spectrum")
axs.magnitude_spectrum(s, Fs=Fs, scale='dB', color='C1')
plt.show()

実行結果

このコードを実行すると、4πラジアンの正弦波に畳み込みノイズを重ねた信号に対して、dBスケールで表された縦方向のマグニチュードスペクトルがオレンジ色（C1）で表示されます。スペクトルには、元の正弦波の周波数成分が明確なピークとして現れ、ノイズによる広がりも確認できます。

ポイント解説

• magnitude_spectrum(): 信号のフーリエ変換を行い、各周波数成分の大きさ（振幅）を計算してプロットします。
• Fs引数: サンプリング周波数を指定することで、横軸が正しい周波数（Hz）で表示されます。
• scale引数: 'dB' を指定すると対数スケール（デシベル）で表示され、広いダイナミックレンジを持つ信号の視認性が向上します。