f, t, Sxx = signal.spectrogram(data, fs=fs, nperseg=nperseg, noverlap=noverlap) Sxx = np.transpose(Sxx,[0,2,1])

这段代码使用了Python中的signal库，其中的spectrogram函数用于计算信号的短时傅里叶变换（STFT）谱图。该函数的输入参数包括数据（data）、采样频率（fs）、每个时间段的采样点数（nperseg）和相邻时间段之间的重叠采样点数（noverlap）。

函数的输出结果包括频谱图的频率轴（f）、时间轴（t）和STFT谱图（Sxx）。在这段代码中，np.transpose函数被用来重新排列谱图数组的维度，使得时间轴成为谱图数组的第一个维度。这样做的目的是为了方便后续处理和可视化谱图数据。