根据小波系数矩阵画出脊线图

小波变换后得到的小波系数矩阵可以用来绘制脊线图，脊线图能够帮助我们更好地观察信号的特征。

绘制脊线图的方法如下：

1. 对小波系数矩阵进行模值归一化，即将所有小波系数除以其最大值，以便于更好地观察不同系数之间的差异。

2. 对小波系数矩阵进行求导，得到每个系数在时间和尺度方向上的导数。

3. 对每个系数的导数取平方，并将时间和尺度方向上的导数相加，得到每个系数的局部能量。

4. 在局部能量最大的位置处绘制脊线，即可得到脊线图。

下面是一个示例代码，可以用于绘制脊线图：

import pywt
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一个示例信号
x = np.linspace(0, 1, num=1024)
y = np.sin(2*np.pi*32*x) + np.sin(2*np.pi*64*x)

# 小波变换
coeffs, _ = pywt.cwt(y, np.arange(1, 129), 'morl')

# 模值归一化
coeffs /= np.max(np.abs(coeffs))

# 计算小波系数的导数和局部能量
dcoeffs = np.gradient(coeffs)
energy = dcoeffs[0]**2 + dcoeffs[1]**2

# 绘制脊线图
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(energy, extent=[0, 1, 128, 1], aspect='auto', cmap='gray')
plt.show()

运行上面的代码，即可得到绘制出来的脊线图。可以看到，在频率为32和64的位置处，能量最大，对应的脊线也最明显。