如何对断路器合闸行程曲线进行ITD（固有时间尺度分解，Intrinsic Time Decomposition）？并绘制图 请给出python代码

ITD（固有时间尺度分解）是一种信号处理技术，用于将复杂信号分解成不同时间尺度成分，有助于分析信号的特征和周期模式。对于断路器合闸行程曲线的ITD，通常会经历以下几个步骤：

1. **数据预处理**：首先需要获取断路器合闸行程的实际测量数据，保证数据质量，例如去除噪声、异常值。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设data是包含行程曲线的数组
data = ... # 合闸行程数据

2. **采样**：将原始数据按照一定的时间间隔采样，以便后续计算。

sampling_rate = ... # 采样率 (Hz)
time_axis = np.arange(0, len(data) / sampling_rate, 1/sampling_rate)

3. **计算小波变换**：使用小波变换如Morlet函数提取信号的频率-时间信息。ITD通常使用连续小波变换(CWT)。

from pywt import wavedec

cwt_coeffs, freqs = wavedec(data, 'morl', s0=1/sampling_rate, wavenumbers=np.arange(1, len(time_axis)))

4. **ITD计算**：通过对小波系数求模，得到每个频带的幅度，并减去背景水平，这可以近似固有时间尺度分解。

itd = np.abs(cwt_coeffs) - np.mean(np.abs(cwt_coeffs), axis=0)

5. **绘制ITD曲线**：将结果沿时间轴绘制成图形，横坐标为时间，纵坐标为各频段的ITD分量。

plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(time_axis, itd, label='ITD curve')
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.title('ITD of Breaker Trip Curve')
plt.legend()
plt.show()