Python 中的斯托克韦尔变换 [英] Stockwell transform in Python
本文介绍了Python 中的斯托克韦尔变换的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
我很好奇是否有一种方法可以使用 Scipy 包(numpy、matplotlib 等)在 Python 中执行斯托克韦尔变换，并在时间/频率域中添加漂亮而干净的可视化，如我所示下面:
I'm curious if there is a way to perform the Stockwell transform in Python with the use of the Scipy package (numpy, matplotlib, etc.) with addition of nice and clean visualization in the time/frequency domain as I shown below:
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推荐答案
我用过 MNE 用于获取时频域中的功率含量.这里是它的工作原理示例.它是为分析 EEG/MEG 信号而编写的，但它也适用于其他目的.
I have used MNE for getting power content in time-frequency domain. here is an example how it works. It is written for analysis of EEG/MEG signals but it should work fine for other purposes as well.
这篇关于Python 中的斯托克韦尔变换的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！
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