帮我用python写一个信号时频图转换的程序，输入为int16的复信号，要用到多线程加速

在Python中，我们可以使用`matplotlib`库来创建信号时频图，而为了实现多线程加速，可以使用`concurrent.futures`模块来进行并行处理。这里是一个简单的示例，假设我们有一个int16类型的复信号列表，并且我们想对其进行短时傅立叶变换（STFT）：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.signal import stft
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# 假设你已经有了一个int16复信号数组signal
def process_signal(chunk):
    # 对信号块进行短时傅立叶变换
    nperseg = 256  # 短时窗大小
    noverlap = 128  # 重叠部分
    stft_result = stft(chunk, nperseg=nperseg, noverlap=noverlap)
    return stft_result

def plot_spectrogram(signal):
    # 将 STFT 结果转为频率轴和时间轴的数据
    freqs, times, spec = stft_result
    plt.pcolormesh(times, freqs, np.abs(spec), vmin=0, vmax=np.max(spec))
    plt.xlabel('Time (s)')
    plt.ylabel('Frequency (Hz)')
    plt.colorbar()
    plt.title('Signal Spectrogram')

if __name__ == "__main__":
    signal_length = len(your_int16_complex_signal)  # 替换为实际信号长度
    chunk_size = 4096  # 分块大小，可以根据硬件资源调整

    with ThreadPoolExecutor() as executor:
        # 将大信号分割成多个小块并异步处理
        chunks = [your_int16_complex_signal[i:i+chunk_size] for i in range(0, signal_length, chunk_size)]
        futures = {executor.submit(process_signal, chunk): i for i, chunk in enumerate(chunks)}

        # 当所有任务完成时，收集结果并绘制时频图
        for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
            index = futures[future]
            try:
                spectrogram_data = future.result()
                plot_spectrogram(spectrogram_data)
            except Exception as e:
                print(f"Error processing chunk {index}: {e}")

plt.show()

在这个例子中，我们首先将信号分成了多个小块，然后通过`ThreadPoolExecutor`并发地计算每个块的STFT。最后，我们将所有的时频图合并在一起。