python运用小波变换处理txt文件中的振动信号来获取时频图

可以使用Python中的PyWavelets库来进行小波变换处理，具体步骤如下：

1. 读取txt文件中的振动信号数据
2. 对数据进行小波变换处理
3. 根据需要选择合适的小波基函数和分解层数
4. 将小波变换后的结果进行可视化，得到时频图

以下是一个简单的示例代码：

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

# 读取txt文件中的振动信号数据
data = np.loadtxt('signal.txt')

# 进行小波变换处理
wavelet = 'db4' # 选择小波基函数
level = 4 # 选择分解层数
coeffs = pywt.wavedec(data, wavelet, level=level)

# 将小波变换后的结果进行可视化，得到时频图
fig, axs = plt.subplots(level+1, 1, figsize=(8, 8))
axs[0].plot(data)
axs[0].set_title('Original Signal')
for i in range(level):
    axs[i+1].plot(coeffs[i])
    axs[i+1].set_title('Level {}'.format(i+1))
plt.tight_layout()
plt.show()

注意：以上代码仅为示例，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。