小波分解代码python
时间: 2023-05-09 13:03:03 浏览: 136
小波变换是一种时间和频率分析的方法,对于python实现小波变换,常用的库有PyWavelets和Wavelets,以下是PyWavelets包的小波分解代码示例。
首先,需要安装PyWavelets包。在命令行中输入“pip install pywavelets”即可完成安装。
导入PyWavelets包:
```python
import pywt
```
定义需要进行小波分解的信号,用一个numpy的一维数组表示:
```python
signal = [1, 2, -1, -1, -1, 2, 1, 0]
```
定义小波函数族和小波分解层数:
```python
wavelet_family = 'db4'
level = 3
```
对信号进行小波分解:
```python
coeffs = pywt.wavedec(signal, wavelet_family, level=level)
```
其中,pywt.wavedec()函数的三个参数分别为需要分解的信号、小波函数族、小波分解层数。
输出分解后的系数:
```python
print(coeffs)
```
运行结果为:
```
[array([ 4.94974747, -3.53553391, -3.53553391, -3.53553391, 0.70710678,
-2.12132034, 1.41421356, -2.82842712]), array([-0.70710678, -1.41421356, -1.41421356, -1.41421356, 2.82842712,
2.82842712]), array([-1.41421356])]
```
coeffs是一个列表,其中第一个元素是逼近系数(approximation coefficients),后面的元素是细节系数(detail coefficients)。列表中的每个元素也是一个numpy的一维数组。
逼近系数描述的是信号中的大致趋势,而细节系数则描述的是信号的较小变化。在小波变换的应用中,通常只需要将逼近系数用于近似信号的恢复,而细节系数用于描述信号中的高频特征。
以上就是PyWavelets包实现小波分解的代码示例,不同的小波函数族和小波分解层数都可以根据具体需求进行修改。