经验小波变换ewt python

经验小波变换 (Empirical Wavelet Transform, EWT) 是一种基于数据自适应的信号分析方法，它可以将非平稳信号分解为一组时变频带，每个频带都对应一个经验小波函数。Python中可以使用PyEWT这个库来实现EWT分解。

以下是一个使用PyEWT库实现EWT分解的代码示例：

import numpy as np
import pyewt

# 生成一个非平稳信号
t = np.linspace(0, 1, 1000)
x = np.sin(20 * np.pi * t) * np.exp(-t * 10) + np.sin(40 * np.pi * t) * np.exp(-t * 5)

# 进行EWT分解
ewt = pyewt.EWT()  # 初始化EWT对象
scales = ewt.get_scales(1000)  # 获取尺度
ewt_x = ewt.ewt(x, scales)  # 进行EWT分解

# 可视化分解结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10, 6))
for i in range(len(ewt_x)):
    plt.plot(t, ewt_x[i], label="scale %d" % i)
plt.legend()
plt.show()

运行上述代码可以得到分解结果的可视化图像，其中每个图像对应一个频带。

需要注意的是，PyEWT库目前只支持一维信号的EWT分解，如果需要分解二维信号，可以使用其他的库或自行实现。