Python代码小波变换时频图

你可以使用PyWavelets库来实现小波变换并绘制时频图。以下是一个示例代码：

 numpy as np
import pywt
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成测试信号
t = np.linspace(0, 1, num=1000)
x = np.sin(2 * np.pi * 50 * t) + np.sin(2 * np.pi * 100 * t) + np.sin(2 * np.pi * 200 * t)

# 进行小波变换
coeffs, freqs = pywt.cwt(x, np.arange(1, 128), 'morl')

# 绘制时频图
plt.imshow(coeffs, cmap='coolwarm', aspect='auto')
plt.colorbar()
plt.title('Continuous Wavelet Transform')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Scale')
plt.show()

这段代码首先生成了一个包含三个正弦波的测试信号。然后，使用`pywt.cwt`函数进行小波变换，传入信号`x`、尺度参数`np.arange(1, 128)`和小波基函数类型`'morl'`。最后，使用`imshow`函数绘制时频图，并添加标题、标签和颜色条。

你可以根据自己的需求修改信号和小波基函数等参数，以及添加更多的绘图选项来美化图像。

相关问题

导入segy文件进行小波变换生成小波变换时频图python

在Python中，可以使用`obspy`库来导入SEGY文件，并使用`pywt`库进行小波变换生成时频图。下面是一个简单的示例代码：

首先，确保已经安装了`obspy`和`pywt`库。可以使用以下命令进行安装：

pip install obspy
pip install pywavelets

然后，可以使用以下代码导入SEGY文件并生成小波变换时频图：

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

# 导入SEGY文件
segy_file = 'path/to/your/segy/file.segy'
stream = obspy.read(segy_file)

# 提取数据
data = stream[0].data

# 进行小波变换
wavelet = 'db4'  # 小波类型，这里使用db4小波
level = 5  # 小波变换的层数
coeffs = pywt.wavedec(data, wavelet, level=level)

# 计算小波系数的能量
energy = [np.sum(np.square(c)) for c in coeffs]

# 绘制时频图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.imshow(coeffs, aspect='auto', cmap='jet', origin='lower')
plt.colorbar(label='Coefficient')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Level')
plt.title('Wavelet Transform')
plt.show()

# 相关问题：
# 1. 什么是SEGY文件？
# 2. 如何使用Python导入SEGY文件？
# 3. 什么是小波变换？

请注意，上述代码仅为示例，具体的SEGY文件导入和小波变换的参数设置可能需要根据实际情况进行调整。

小波变换时频分析python

小波变换是一种时频分析方法，可以将信号在时间和频率上进行局部化分析。在Python中，可以使用PyWavelets库来进行小波变换和时频分析。

首先，你需要安装PyWavelets库。可以使用以下命令进行安装：

pip install PyWavelets

安装完成后，你可以使用以下代码进行小波变换和时频分析：

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

# 生成示例信号
t = np.linspace(0, 1, num=1000)
x = np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + np.sin(2 * np.pi * 20 * t)

# 进行小波变换
coeffs = pywt.wavedec(x, 'db4', level=5)

# 绘制小波系数的时频图
plt.figure(figsize=(10, 6))
for i, coeff in enumerate(coeffs):
    plt.subplot(len(coeffs), 1, i+1)
    plt.specgram(coeff, NFFT=64, Fs=1/t[1], noverlap=32)
    plt.colorbar()
    plt.title(f'Level {i+1}')
plt.tight_layout()
plt.show()

上述代码中，首先生成了一个示例信号`x`，然后使用`pywt.wavedec`函数对信号进行小波变换，得到小波系数`coeffs`。接着，使用`plt.specgram`函数绘制了小波系数的时频图。