Python中卷积后的数据后处理

import numpy as np
fs = 10000
f1 = 60
duration = 10
samples = int(fs*duration)
t = np.arange(samples) / fs
signal = 15 * t * np.sin(2.0*np.pi*f1*t)

使用卷积计算均方根值,如下所示:

def calculate_rms(signal, N):
    sig2 = np.power(signal,2)
    window = np.ones(N)/float(N)
    return np.sqrt(np.convolve(sig2, window, 'valid'))

N = (1.0 / f1) * fs
RMS = calculate_rms(signal,N) 

然而,在卷积之后, RMS 当然,数据点比 t 和 signal 我不知道如何进行后处理 t 和 信号 为了能够将其与 RMS 像 signal=f(t) RMS=f(t) 在同一个情节中,没有扭曲时间维度。