python经过小波变换后怎么计算shang
时间: 2023-07-23 21:48:32 浏览: 63
如果您指的是信息熵(即香农熵),可以通过以下步骤计算:
1. 导入PyWavelets库和SciPy库:`import pywt`,`from scipy import signal`
2. 对信号进行小波变换:`coeffs = pywt.wavedec(data, wavelet, level)`,其中,`data`是原始信号,`wavelet`是小波基函数,`level`是小波变换的层数。
3. 计算每个子频带的功率谱密度:`psd = [signal.welch(c) for c in coeffs]`
其中,`signal.welch()`是SciPy库中计算功率谱密度的函数。
4. 计算每个子频带的信息熵:`entropy = [-np.sum(p * np.log2(p)) for f, p in psd]`
其中,`np.log2()`是以2为底的对数函数,`p`是每个子频带的功率谱密度。
5. 计算整个信号的信息熵:`total_entropy = sum(entropy)`
需要注意的是,小波变换的参数选择和计算信息熵的方法会对计算结果产生影响,需要根据具体问题进行调整。
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```
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