写一段smoothed pseudo Wigner-Ville distribution代码

以下是使用Python实现的平滑伪Wigner-Ville分布代码：

import numpy as np
from scipy import signal

def smoothed_pseudo_wigner_ville(signal, window_size):
    # 计算信号长度
    signal_len = len(signal)
    # 初始化平滑伪Wigner-Ville分布
    spwv = np.zeros((signal_len, signal_len), dtype=np.complex64)
    # 循环计算
    for i in range(signal_len):
        # 计算窗口起始位置和结束位置
        start = max(0, i - window_size//2)
        end = min(signal_len, i + window_size//2 + 1)
        # 计算平滑窗口
        window = signal.hann(end - start, sym=False)
        # 将信号在窗口内加权
        weighted_signal = signal[start:end] * window
        # 计算傅里叶变换
        fft_signal = np.fft.fft(weighted_signal)
        # 计算矩阵
        matrix = np.outer(fft_signal, np.conj(fft_signal))
        # 更新平滑伪Wigner-Ville分布
        spwv[i,:] = np.diag(matrix, i - signal_len)
    # 平滑处理
    spwv = signal.savgol_filter(spwv.real, window_size, 2, axis=1)
    return spwv

其中，该函数接受两个参数：信号和窗口大小。函数的实现过程是先计算平滑窗口，然后将信号在窗口内加权，计算傅里叶变换，并计算矩阵。最后，将得到的矩阵进行平滑处理，得到平滑伪Wigner-Ville分布。