python cwt

CWT (Continuous Wavelet Transform) 是一种在信号处理中常用的技术，用于分析信号的频率和时间特性。在 Python 中，你可以使用 `pywt` 库来进行连续小波变换。

首先，你需要安装 `pywt` 库。你可以使用以下命令通过 pip 安装：

pip install PyWavelets

安装完成后，你可以按照以下示例代码使用 CWT 进行信号分析：

import numpy as np
import pywt

# 生成示例信号
t = np.linspace(0, 1, num=1000)
signal = np.sin(50 * 2 * np.pi * t) + np.sin(80 * 2 * np.pi * t)

# 进行连续小波变换
wavelet = 'morl'  # 选择小波函数
coefficients, frequencies = pywt.cwt(signal, np.arange(1, 100), wavelet)

# 可视化结果
import matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow(coefficients, cmap='cool', aspect='auto')
plt.colorbar(label='Coefficient magnitude')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Scale')
plt.show()

在这个例子中，我们生成了一个示例信号，并使用 `pywt.cwt` 函数对其进行连续小波变换。我们选择了 `morl` 小波函数，并指定了一系列尺度参数。然后，我们使用 `imshow` 函数可视化了变换后的系数矩阵。

希望这可以帮助你进行 CWT 的实现。如果有任何进一步的问题，请随时提问！