计算伪平滑wigner-ville时频分布python

伪平滑Wigner-Ville时频分布是一种时频分析方法，它可以用来分析信号的瞬时频率和幅度随时间的变化情况。在Python中，你可以使用Scipy库中的`signal`模块来计算伪平滑Wigner-Ville时频分布。下面是一个简单的例子：

import numpy as np
from scipy import signal

# 生成信号
t = np.linspace(0, 1, 1000, endpoint=False)
x = np.sin(2 * np.pi * 10 * t) * np.cos(2 * np.pi * 50 * t)

# 计算伪平滑Wigner-Ville时频分布
f, t, Sxx = signal.spectrogram(x, fs=1000, window='hamming', nperseg=256, noverlap=128, mode='psd')

# 绘制时频图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.pcolormesh(t, f, Sxx, cmap='jet')
plt.ylabel('Frequency [Hz]')
plt.xlabel('Time [sec]')
plt.show()

在上面的例子中，我们使用了一个简单的正弦波和余弦波的乘积作为信号，然后使用`signal.spectrogram()`函数计算伪平滑Wigner-Ville时频分布。其中，`fs`参数指定信号的采样率，`window`参数指定窗函数，`nperseg`参数指定每个段的长度，`noverlap`参数指定相邻段之间的重叠量，`mode`参数指定伪平滑方法。

最后，我们使用`plt.pcolormesh()`函数绘制时频图，其中`f`、`t`、`Sxx`分别表示频率、时间和时频分布。