文件名称：cwt源码MATLAB-ssq:停止垃圾邮件
文件大小：151KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-08 11:58:29
系统开源
cwt原始码MATLAB 用Python进行同步压缩 同步压缩是一种功能强大的重新分配方法，可以集中时间-频率表示，并允许提取瞬时幅度和频率。 特征 连续小波变换（CWT），正向和反向及其同步压缩 正向和反向短时傅立叶变换（STFT）及其同步压缩 小波可视化和测试套件 广义摩尔斯小波 岭提取 速度：Python 1中最快的小波变换，胜过MATLAB 1：随时打开问题显示否则 安装 pip install ssqueezepy 。 或者，对于最新版本（最可能稳定的版本）： pip install git+https://github.com/OverLordGoldDragon/ssqueezepy GPU和CPU加速 默认情况下启用多线程执行（通过os.environ['SSQ_PARALLEL'] = '0'禁用）。 需要并安装了GPU（可通过os.environ['SSQ_GPU'] = '1'启用）。 pyfftw支持最大的CPU FFT速度（可选）。 看 。 例子 1.严重噪音下的信号恢复 2.医疗：脑电图 3.测试套件：CWT与STFT，添加反射的并行线性chi 4.岭提取：
【文件预览】：
ssq-main
----setup.py(3KB)
----.gitignore(2KB)
----requirements.txt(28B)
----.travis.yml(1KB)
----MANIFEST.in(118B)
----CHANGELOG.md(7KB)
----NOTICE.txt(18KB)
----.github()
--------workflows()
----README.md(8KB)
----tests()
--------conftest.py(227B)
--------__init__.py(0B)
--------fft_test.py(23KB)
--------adm_coef_test.py(2KB)
--------gmw_test.py(4KB)
--------z_all_test.py(14KB)
--------ridge_extraction_test.py(4KB)
--------test_signals_test.py(3KB)
--------reconstruction_test.py(9KB)
--------props_test.py(12KB)
--------misc_test.py(613B)
----.coveragerc(310B)
----requirements-dev.txt(103B)
----ssqueezepy()
--------experimental.py(5KB)
--------_test_signals.py(38KB)
--------toolkit.py(2KB)
--------algos.py(45KB)
--------__init__.py(2KB)
--------ridge_extraction.py(10KB)
--------_ssq_stft.py(8KB)
--------visuals.py(34KB)
--------_gmw.py(28KB)
--------utils()
--------_stft.py(11KB)
--------README.md(4KB)
--------configs.ini(912B)
--------ssqueezing.py(15KB)
--------_cwt.py(22KB)
--------_ssq_cwt.py(24KB)
--------configs.py(5KB)
--------wavelets.py(37KB)