我对建立频谱图的一些非常简单的概念感到困惑。

这是该问题的一个玩具示例：

import numpy as np
import scipy
from scipy import signal
import matplotlib.pyplot as plt

f0 = 5
t = 2 
fs = 250
N = t*fs
t = np.linspace(0, t, N, endpoint=False)
x = np.sin(2*scipy.pi*f0*t)
f, t, Sxx = signal.spectrogram(x, fs)
plt.pcolormesh(t, f, Sxx)
plt.ylabel('Frequency [Hz]')
plt.xlabel('Time [sec]')
plt.show()

我得到什么让我t困惑，我得到了[0.512,1.408]。我希望得到一个从几秒开始的阵列0.0-2.0所以如果我想在 1.8 秒内看到功率谱密度，我可以很容易地做到这一点。

我可能会错过一些非常基本的东西，所以如果有人能对此有所了解，那就太好了。

麦克风。