cwt源码MATLAB-ssqueezepy：Python中的同步压缩、小波变换和时频分析
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简介
本仓库提供了cwt原始码的MATLAB版本以及Python中的同步压缩、小波变换和时频分析库——ssqueezepy。同步压缩是一种功能强大的重新分配方法，它能够集中时间-频率表示，并允许提取瞬时幅度和频率。本资源包含以下功能：
- 特征连续小波变换（CWT）的正向和反向变换
- 同步压缩正向和反向短时傅立叶变换（STFT）及其同步压缩
- 小波可视化
- 测试套件
- 广义摩尔斯小波岭提取
特性
- 在Python中实现，速度快于MATLAB
- 支持GPU和CPU加速
- 默认启用多线程执行
- 可选的pyfftw支持，以实现最大的CPUFFT速度
安装
稳定版本
使用pip安装稳定版本：
pip install ssqueezepy
最新版本
如需安装最新版本（可能更稳定），请运行以下命令：
pip install git+https://github.com/OverLordGoldDragon/ssqueezepy
使用
- 若要启用GPU加速，请设置环境变量：
os.environ['SSQ_GPU'] = '1'
- 若要禁用多线程执行，请设置环境变量：
os.environ['SSQ_PARALLEL'] = '0'
- 转换使用padding，float32精度（支持float64）和输出形状(300len(x))，平移。
注意事项
- 请确保已安装所需环境，并根据需要调整环境变量。
- 本资源适用于科研、学习和研究目的。
感谢您的使用！
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
