小波变换时频分析python

小波变换是一种时频分析方法，可以将信号在时间和频率上进行局部化分析。在Python中，可以使用PyWavelets库来进行小波变换和时频分析。

首先，你需要安装PyWavelets库。可以使用以下命令进行安装：

pip install PyWavelets

安装完成后，你可以使用以下代码进行小波变换和时频分析：

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

# 生成示例信号
t = np.linspace(0, 1, num=1000)
x = np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + np.sin(2 * np.pi * 20 * t)

# 进行小波变换
coeffs = pywt.wavedec(x, 'db4', level=5)

# 绘制小波系数的时频图
plt.figure(figsize=(10, 6))
for i, coeff in enumerate(coeffs):
    plt.subplot(len(coeffs), 1, i+1)
    plt.specgram(coeff, NFFT=64, Fs=1/t[1], noverlap=32)
    plt.colorbar()
    plt.title(f'Level {i+1}')
plt.tight_layout()
plt.show()

上述代码中，首先生成了一个示例信号`x`，然后使用`pywt.wavedec`函数对信号进行小波变换，得到小波系数`coeffs`。接着，使用`plt.specgram`函数绘制了小波系数的时频图。