stockwell变换python代码
时间: 2024-05-13 09:11:52 浏览: 8
Stockwell变换是一种时频分析方法,可以在时间和频率上同时观察信号。它的基本思想是对信号进行局部傅里叶变换,并将结果展开在二维平面上,其中横轴表示时间,纵轴表示频率。这种表示方法可以提供更丰富的信息,比如频域上的变化可以与时间上的变化相对应。
以下是Stockwell变换的Python实现代码:
```python
import numpy as np
import scipy.signal as sig
def st(x):
N = len(x)
dt = 1
dj = 0.25
s0 = 2*dt
J = int(np.log2(N*dt/s0)/dj)
sj = s0 * 2**(dj * np.arange(J+1))
freqs = 1/sj
k = np.arange(0, N)
t = np.arange(0, N)*dt
tt, kk = np.meshgrid(t, k)
omega = 2*np.pi*freqs[:, None]
psi_ft = np.exp(-1j * omega * tt) * np.exp(kk * 2j * np.pi / (N*dt) * (N//2))
x_ft = np.fft.fft(x)
S = sig.convolve(x_ft, psi_ft, mode='same')
S *= (dt / sj[:, None])
return S[:, N//2:]
```
这个实现使用了SciPy库中的卷积函数。输入信号为x,输出为S,其形状为(J+1)*N/2,表示在不同频率下的局部谱密度。可以根据需要选择不同的参数进行计算。