解释下pywt库的wavedec方法

pywt库的 wavedec 方法可以用来对一个信号进行小波分解。它接受两个必须的参数：要分解的信号和小波基（wavelet）。它还接受三个可选的参数：分解的层数（默认为None，表示进行全分解），分解后得到的系数的阶数（默认为None，表示从高到低）和返回类型（默认为'aa'，表示返回所有系数）。

wavelet可以选择很多种小波基， 比如 :'db1','db2','db3','db4','db5','db6','db7','db8','db9','db10','db11','db12','db13','db14','db15','db16','db17','db18','db19','db20','db21','db22','db23','db24','db25','db26','db27','db28','db29','db30','db31','db32','db33','db34','db35','db36','db37','db38','db39','db40','sym1','sym2','sym3','sym4','sym5','sym6','sym7','sym8','sym9','sym10','sym11','sym12','sym13','sym14','sym15','sym16','sym17','sym18','sym19','sym20'等。

使用这个方法进行小波分解后，会得到一个元组，其中包含了各层分解后得到的系数。这些系数可以用来进行各种小波分析的应用。

举个例子:

import pywt
coefs = pywt.wavedec(data, wavelet='db4', level=5)

这里用db4小波基进行了5层小波分解，得到的分解系数保存在coefs中