基于pytorch通过同步压缩小波变换实现对振动信号的时频特性分析

这里提供一个基于pytorch的同步压缩小波变换（Synchronized Wavelet Transform, SWT）的示例代码，用于实现对振动信号的时频特性分析：

import torch
import pywt

def swt(x, wavelet='db4', level=4):
    coeffs = pywt.swt(x, wavelet, level=level)
    return torch.cat([torch.from_numpy(c[1]) for c in coeffs], dim=0)

# 定义一个振动信号，采样率为1000Hz，时长为2秒
t = torch.linspace(0, 2, 2000)
x = torch.sin(2 * torch.pi * 50 * t) + torch.sin(2 * torch.pi * 120 * t)

# 对振动信号进行同步压缩小波变换，使用db4小波，4层分解
w = swt(x, wavelet='db4', level=4)

# 可以根据需要进行进一步的时频分析，如绘制时频图
import matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow(torch.abs(w).numpy(), aspect='auto', cmap='gray')
plt.show()

这段代码首先定义了一个振动信号（由两个正弦波叠加而成），然后使用`pywt.swt`函数进行同步压缩小波变换，最后绘制出其时频图。需要注意的是，同步压缩小波变换得到的结果是一个矩阵，其中每一行代表一层小波分解的系数，可以通过对系数进行进一步处理来获得更具体的时频特性信息。