CWT源码在MATLAB-ssqueezepy中实现，涉及Python中的同步压缩、小波变换和时频分析。

简介：
cwt原始码利用Python进行同步压缩，同步压缩作为一种高效的重新分配技术，能够集中时间-频率信息，并具备提取瞬时幅度和频率的能力。该方法涉及特征连续小波变换（CWT），以及其正向和反向形式的同步压缩，同样也应用于正向和反向短时傅立叶变换（STFT）的同步压缩。为了便于可视化和测试，提供了小波可视化和测试套件。广义摩尔斯小波岭提取器是Python1中最快速的小波变换之一，其性能超越了MATLAB1：用户可以随时提出问题，如果未安装则自动安装pipinstallssqueezepy。对于最新版本（通常情况下最为稳定），建议使用pipinstallgit+https://github.com/OverLordGoldDragon/ssqueezepy获取。此外，为了充分利用GPU加速，需要安装GPU支持（通过os.environ[SSQ_GPU]=1启用）。默认情况下，该程序会启用多线程执行（通过os.environ[SSQ_PARALLEL]=0禁用）。pyfftw的支持能够显著提升最大的CPUFFT速度（这是一个可选配置）。后续将展示基准测试结果及转换示例，包括使用padding、float32精度以及输出形状(300,len(x))等设置。