【文件属性】：
文件名称：cwt源码MATLAB-ssqueezepy:Python中的同步压缩，小波变换和时频分析
文件大小：46.92MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-19 18:12:03
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
Python
1中最快的小波变换，击败了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
。
基准测试
。
转换使用padding，
float32精度（支持float64
）和输出形状(300,
len(x))
，平
【文件预览】：
ssqueezepy-master
----MANIFEST.in(118B)
----.travis.yml(1KB)
----requirements-dev.txt(103B)
----.coveragerc(388B)
----NOTICE.txt(18KB)
----ssqueezepy()
--------configs.py(5KB)
--------visuals.py(34KB)
--------_ssq_stft.py(9KB)
--------_ssq_cwt.py(24KB)
--------_cwt.py(22KB)
--------_stft.py(11KB)
--------_gmw.py(28KB)
--------ridge_extraction.py(10KB)
--------_test_signals.py(38KB)
--------ssqueezing.py(15KB)
--------toolkit.py(2KB)
--------__init__.py(2KB)
--------algos.py(45KB)
--------README.md(4KB)
--------wavelets.py(37KB)
--------utils()
--------configs.ini(912B)
--------experimental.py(5KB)
----.github()
--------workflows()
----tests()
--------props_test.py(12KB)
--------z_all_test.py(16KB)
--------conftest.py(227B)
--------gmw_test.py(4KB)
--------misc_test.py(613B)
--------reconstruction_test.py(9KB)
--------test_signals_test.py(3KB)
--------__init__.py(0B)
--------adm_coef_test.py(2KB)
--------ridge_extraction_test.py(4KB)
--------fft_test.py(23KB)
----LICENSE(1KB)
----requirements.txt(28B)
----examples()
--------cwt_higher_order.py(959B)
--------test_transforms.py(3KB)
--------se_ans0.py(3KB)
--------imgs()
--------scales_selection.py(3KB)
--------extracting_ridges.py(5KB)
--------ridge_extraction()
--------ridge_chirp.py(2KB)
--------phase_ssqueeze.py(678B)
--------README.md(66B)
--------benchmarks.py(6KB)
----setup.py(3KB)
----.gitignore(2KB)
----CHANGELOG.md(7KB)
----README.md(10KB)