python经过小波变换后怎么计算shang

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。