數據收集和存儲：首先，需要確保能夠獲取到相關的數據，這可能來自於各種傳感器、監測設備或系統日誌。這些數據需要被存儲在適當的數據庫或文件中，以便進行後續的處理。

數據清理：收集到的數據可能會包含缺失值、異常值或者不一致的數據。在進行分析之前，需要對這些數據進行清理，這可能包括填充缺失值、去除異常值等操作。

特徵提取和工程：根據領域知識和目標，需要從原始數據中提取和計算有用的特徵。這可能包括統計指標、時序特徵、頻譜特徵等。

數據轉換：在一些情況下，可能需要對數據進行轉換以符合建模的需求。這可能包括標準化、正規化、對數轉換等。

數據劃分：將數據集劃分為訓練集和測試集，以便在建模過程中進行模型的訓練和評估。

數據標籤（如果適用）：對於分類問題，您可能需要為數據標籤，以便進行監督式學習。

特徵選擇：如果您的數據集包含大量特徵，您可能需要進行特徵選擇以選擇最重要的特徵。

數據可視化和探索性分析：通過可視化工具對數據進行探索，這有助於了解數據的分佈和相關性。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.signal import cwt, morlet

# 生成一個示例信號
t = np.linspace(0, 1, 1000)
signal = np.sin(2 * np.pi * 7 * t) + np.cos(2 * np.pi * 15 * t)

# 執行連續小波變換 (CWT)
widths = np.arange(1, 31)
cwt_result = cwt(signal, morlet, widths)

# 繪製結果
plt.imshow(np.abs(cwt_result), aspect='auto', extent=[0, 1, 1, 31], cmap='jet')
plt.colorbar(label='Magnitude')
plt.title('Continuous Wavelet Transform')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Scale')
plt.show()