用python给出

下面是利用Python实现同步压缩小波变换提取信号时频图的简单示例代码：

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

# 生成测试信号
t = np.linspace(0, 1, 1000)
x = np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + np.sin(2 * np.pi * 20 * t)

# 小波分解
w = pywt.Wavelet('db4')
coeffs = pywt.wavedec(x, w, level=6)

# 同步压缩
compressed_coeffs = []
for i in range(len(coeffs)):
    c = pywt.threshold(coeffs[i], np.std(coeffs[i])/2, mode='soft')
    compressed_coeffs.append(c)

# 重构信号
compressed_x = pywt.waverec(compressed_coeffs, w)

# 计算时频图
f, t, Zxx = signal.stft(compressed_x, fs=1000, nperseg=128)
plt.pcolormesh(t, f, np.abs(Zxx), cmap='viridis')
plt.title('STFT Magnitude')
plt.ylabel('Frequency [Hz]')
plt.xlabel('Time [sec]')
plt.show()

在上述代码中，我们首先生成了一个测试信号x，然后对其进行小波分解，得到多个小波子带系数。接着，对每个子带系数进行同步压缩，并重构压缩后的信号。最后，利用Python中的信号处理库scipy计算重构后信号的时频图，利用matplotlib进行可视化。