pywt.wavedec2 输入输出

函数 `pywt.wavedec2` 用于对二维图像进行小波分解。它的输入和输出如下：

**输入：**

- `data`：二维数组，表示输入的图像。
- `wavelet`：小波基名称或小波对象。
- `level`：小波分解的层数，默认为 None，表示一直分解到最后一层。

**输出：**

函数 `pywt.wavedec2` 的输出是一个元组，包含了小波分解产生的系数数组。元组的第一个元素是一个二维数组，表示最后一层的低频系数。其余元素是一个由高到低排列的列表，每个元素都是一个三元组，表示一个小波分解层的系数。具体来说：

- 元组的第二个元素是一个由四个二维数组组成的三元组，表示倒数第二层的高频系数，分别对应水平、垂直和对角线方向的高频系数、
- 元组的第三个元素是一个由四个二维数组组成的三元组，表示倒数第三层的高频系数，
- 以此类推，直到最后一个元素，它是一个由一个二维数组组成的三元组，表示最高层的高频系数。

相关问题

pywt.wavedec2 逆分解

如果你要进行逆分解，即将小波系数重新合成为原始信号，可以使用`pywt.waverec2`函数。这个函数接受小波系数数组和小波名称作为输入，并返回合成的原始信号。下面是一个简单的例子：

import pywt
import numpy as np

# 生成一个简单的测试信号
data = np.array([[1, 2, 3, 4],
                 [5, 6, 7, 8],
                 [9, 10, 11, 12],
                 [13, 14, 15, 16]])

# 将信号进行二维小波分解
coeffs = pywt.wavedec2(data, 'db1', mode='symmetric', level=2)

# 将小波系数重新合成为原始信号
reconstructed_data = pywt.waverec2(coeffs, 'db1', mode='symmetric')

# 输出重构后的信号
print(reconstructed_data)

输出结果为：

array([[ 1.00000000e+00,  2.00000000e+00,  3.00000000e+00,
         4.00000000e+00],
       [ 5.00000000e+00,  6.00000000e+00,  7.00000000e+00,
         8.00000000e+00],
       [ 9.00000000e+00,  1.00000000e+01,  1.10000000e+01,
         1.20000000e+01],
       [ 1.30000000e+01,  1.40000000e+01,  1.50000000e+01,
         1.60000000e+01]])

可以看到，重构后的信号与原始信号几乎完全相同。

pywt.wavedec()函数

pywt.wavedec()函数是Python中Wavelet包中的一个函数，用于进行小波分解。它输入一个一维信号和小波函数名称，然后返回小波分解系数，其中包含了输入信号的低频分量和多个高频分量。

具体来说，该函数的输入参数包括：需要进行小波分解的一维信号、小波函数的名称、分解的层数。其中，小波函数名称可以是字符串（如'db4'）或小波函数对象（如pywt.Wavelet('db4')）。分解的层数越高，分解得到的高频分量就会越多，但低频分量的长度也会越短。

该函数的输出为一个元组，元组的第一个元素是低频分量的小波系数，后面的元素分别是高频分量的小波系数，按照从高频到低频的顺序排列。每个小波系数都是一个数组，数组的长度是输入信号长度的一半，因为每次分解都将信号长度减半。