利用同步压缩小波变换进行信号时频图的提取，采用pywt.swt实现

好的，以下是利用同步压缩小波变换（Stationary Wavelet Transform, SWT）进行信号时频图的提取，采用pywt.swt实现的一些步骤：

1. 导入必要的库：

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

2. 准备信号数据：

# 生成一个长度为500的带噪音的信号
t = np.linspace(0, 1, 500)
sig = np.sin(32 * np.pi * t) + 0.5 * np.sin(64 * np.pi * t) + 0.1 * np.random.randn(len(t))

3. 进行SWT变换：

# 定义SWT的层数
level = 5
# 选择小波基函数
wavelet = 'db4'
# 进行SWT变换
coeffs = pywt.swt(sig, wavelet, level)

4. 提取时频图：

# 提取每个小波系数的幅度谱
amp = np.abs(coeffs)
# 将每个小波系数幅度谱的行向量拼接，得到时频图
stft = np.concatenate(amp, axis=0)
# 使用imshow展示时频图
plt.imshow(stft, cmap='jet', aspect='auto')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Frequency')
plt.colorbar()
plt.show()

这样就可以得到SWT变换后的信号时频图了。需要注意的是，不同的小波基函数和SWT的层数会对结果产生影响，需要根据具体情况进行调整。