denoise_wavelet

denoise_wavelet 函数是一个基于小波变换的信号去噪函数，它可以将信号分解成多个子带（低频子带和高频子带），对高频子带进行阈值处理，然后再将信号重构回去。这样可以去除信号中的噪声，保留信号的主要特征。

这个函数通常用于音频信号处理、图像处理等领域。在 Python 中，可以使用 PyWavelets 库来实现 denoise_wavelet 函数。例如，可以使用以下代码来对一个音频信号进行去噪处理：

import pywt
from scipy.io import wavfile

# 读取音频文件
sample_rate, signal = wavfile.read('audio.wav')

# 将信号进行小波分解
coeffs = pywt.wavedec(signal, wavelet='db4', level=5)

# 对高频子带进行阈值处理
threshold = 20
for i in range(1, len(coeffs)):
    coeffs[i] = pywt.threshold(coeffs[i], threshold)

# 将信号重构回去
denoised_signal = pywt.waverec(coeffs, wavelet='db4')

# 将信号保存为新的音频文件
wavfile.write('denoised_audio.wav', sample_rate, denoised_signal.astype('int16'))

在上面的代码中，我们首先使用 wavfile 库读取了一个音频文件，并将其进行了小波分解。然后，我们对高频子带应用了一个阈值，这个阈值可以控制去噪的程度。最后，我们将信号重构回去，并将其保存为一个新的音频文件。