奇异谱分析python实现

奇异谱分析是一种频谱分析方法，用于分析非平稳和非周期信号的频率和幅度。其主要思想是将信号分解为多个局部信号，并对每个局部信号进行傅里叶变换，得到局部频谱。

在Python中，可以使用scipy库中的signal模块实现奇异谱分析。具体步骤如下：

1. 导入需要的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import signal

2. 生成测试信号：

t = np.linspace(0, 1, 1000)
x = np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + np.sin(2 * np.pi * 20 * t) + np.sin(2 * np.pi * 30 * t)

3. 进行奇异谱分析：

w, h = signal.cwt(x, signal.ricker, np.arange(1, 50))
plt.imshow(np.abs(h), extent=[0, 1, 50, 1], cmap='jet', aspect='auto', vmax=abs(h).max(), vmin=-abs(h).max())
plt.colorbar()
plt.show()

其中，signal.cwt函数用于进行连续小波变换（CWT），signal.ricker是小波函数（Ricker小波），np.arange(1, 50)是小波尺度的范围。

运行以上代码，可以得到奇异谱分析的结果，如下图所示：


其中，横轴表示时间，纵轴表示频率，颜色表示幅度。从图中可以看出，测试信号中的三个频率成分都被很好地分离出来了。