小波变换除噪声的python代码

要使用Python的小波变换去除基线漂移，可以使用`py-bwr`库中的`cwt`函数来进行连续小波变换。以下是一个简单的示例，展示了如何应用连续小波变换来处理信号并可能消除噪声：

# 引入所需的库
from pywt import cwt, wavedec

# 假设我们有一个含有基线漂移的数据数组array_eeg
array_eeg = ... # 你的实际数据

# 定义要使用的小波名称和尺度(scales)
wavename = "db4"  # 使用Daubechies 4级小波
scales = ...  # 根据你的数据选择合适的尺度范围

# 进行连续小波变换
[cwt_array, frequencies] = cwt(array_eeg[1][1], scales, wavename)

# 对结果进行滤波以减少噪声影响
# 这通常涉及对时频图(cwt_array)进行阈值处理或平滑
filtered_cwt = ...

# 可能还需要反小波重构得到去噪后的原始信号
reconstructed_signal = wavedec2(filtered_cwt, wavename, mode="per")

# 最终的去噪信号就是reconstructed_signal

请注意，具体的代码实现会依赖于`array_eeg`的实际数据以及你的噪声处理策略。上述代码仅为概念上的指导。