小波神经网络python代码

小波神经网络是一种强大的模型用于处理非线性问题，其主要特点是通过多级神经元之间的变换，能够对不同频率的信号进行有效的分析和处理。

在Python中，可以使用PyWavelets库来实现小波神经网络。以下是一个简单的示例代码：

import pywt
import numpy as np

# 生成一个测试信号
x = np.linspace(0, 1, 1000)  # 在0到1之间生成1000个等间隔的点
y = np.sin(2 * np.pi * 5 * x)  # 生成一个频率为5的正弦信号

# 进行小波变换
coeffs = pywt.wavedec(y, 'db4', level=5)

# 重构信号
reconstructed_signal = pywt.waverec(coeffs, 'db4')

# 计算均方误差
mse = np.mean((y - reconstructed_signal) ** 2)

print("均方误差:", mse)

在以上代码中，我们使用PyWavelets库中的`wavedec`函数对原始信号进行小波分解，其中通过指定小波类型（'db4'）和分解级别（level）来调整分解的精度。然后使用`waverec`函数将分解后的系数重构为信号。

最后，我们计算原始信号与重构信号之间的均方误差（MSE），以评估重构的准确性。

总结一下，小波神经网络是一个非常有用的模型，可以处理非线性问题。在Python中，可以使用PyWavelets库来实现小波分解和重构的功能。以上代码是一个简单的示例，可以根据实际需求进行进一步的调整和优化。