Python对二维信号连续小波变换

Python中有许多库可以用于处理二维信号的连续小波变换（Continuous Wavelet Transform，CWT），其中最常用的是`pywt`（PyWavelets）库，它是一个专门为信号分析提供小波工具包的Python模块。CWT是一种时频分析技术，能同时捕捉信号的时间和频率特征。

在Python中，你可以按照以下步骤使用`pywt`进行二维小波变换：

1. **安装依赖**：首先需要安装`pywt`库，可以使用pip命令安装：

   pip install pywavelets

2. **导入所需模块**：

   import numpy as np
   from pywt import wavedec2, coeffs_to_array

3. **创建二维信号**：

   data = np.random.rand(100, 100)  # 假设这是一个100x100的二维数组

4. **执行二维小波变换**：

   cwt_result = wavedec2(data, 'db4', level=4)  # 使用'db4'小波函数，level指定分解层数

5. **结果分析**：
`cwt_result`是一个列表，包含了各级别的系数。你可以提取每个层级的系数矩阵进行进一步分析，如时间-尺度图像、重构信号等。

# 示例：查看第一层系数
approximation_level = cwt_result[0]