bisp3: 对单个信号进行双谱分析 的代码

双谱分析是一种常见的信号分析方法，它可以将信号在时频域上进行分析，以便更好地理解信号的特征。下面是一个对单个信号进行双谱分析的示例代码：

import numpy as np
from scipy import signal
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成信号
t = np.linspace(0, 10, 1000, endpoint=False)
x = np.sin(2*np.pi*5*t) + np.sin(2*np.pi*7*t)

# 双谱分析
f, t, Sxx = signal.spectrogram(x, fs=1000, window='hamming', nperseg=256, noverlap=128)

# 绘制结果
plt.pcolormesh(t, f, np.log(Sxx))
plt.xlabel('Time [sec]')
plt.ylabel('Frequency [Hz]')
plt.colorbar()
plt.show()

代码中使用的 `signal.spectrogram()` 函数是 Scipy 库中实现双谱分析的函数，其参数 `x` 是输入信号，`fs` 是信号的采样率，`window` 是窗函数类型，`nperseg` 是每个窗口的长度，`noverlap` 是相邻窗口的重叠长度。

最后使用 `plt.pcolormesh()` 函数将计算得到的双谱密度可视化，其中使用了 `np.log()` 函数将结果进行了对数变换，以便在可视化时更容易观察不同频率成分的差异。