wigner-ville分布python代码

以下是使用Python实现Wigner-Ville分布的代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def wigner_ville(signal):
    N = len(signal)
    W = np.zeros((N, N))
    
    for n in range(N):
        for k in range(N):
            if n-k < 0 or n+k >= N:
                continue
            W[n, k] = signal[n-k] * np.conj(signal[n+k])
    
    for i in range(N):
        W[i, :] = np.fft.fftshift(np.fft.ifft(np.fft.fftshift(W[i, :])))
    
    return np.abs(W)

# 生成信号
t = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000)
signal = np.sin(5*t)*np.cos(10*t)

# 计算Wigner-Ville分布
W = wigner_ville(signal)

# 绘制结果
plt.imshow(W, cmap='jet', aspect='auto', extent=[0, 2*np.pi, 0, 2*np.pi])
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

这个代码示例使用numpy和matplotlib库，用于生成信号并绘制Wigner-Ville分布。在`wigner_ville`函数中，我们首先计算Wigner-Ville分布的矩阵形式，然后对每一行应用逆傅里叶变换进行计算。最后，我们使用matplotlib的imshow函数将结果显示出来。