解释代码 coeff = pywt.wavedec(data.iloc[:,1], wavelet, mode='per') sigma = np.median(np....
时间: 2023-06-25 18:06:06 浏览: 48
这行代码使用了PyWavelets库中的离散小波变换函数(wavedec)对数据data的第2列进行小波分解,采用了指定的小波基(wavelet)和边界处理方式(mode='per')。小波分解的结果coeff是一个包含了多个系数数组的列表,每个系数数组对应不同的频率带。其中,coeff[0]是逼近系数数组,而coeff[1:]是细节系数数组。
接下来,代码计算了所有细节系数的绝对值中位数(median)作为噪声的标准差(sigma)。这是一种估计噪声水平的方法,可以用于确定阈值,进而实现小波去噪。np.abs(np.concatenate(coeff[1:]))返回了所有细节系数的绝对值,并利用np.median()函数计算中位数。
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写一段python代码,测试这个python方法 def wavelet_denoising(data, wavelet='db4', level=1 ,thresh_mode='hard'): coeff = pywt.wavedec(data, wavelet, mode='per') sigma = Denoising.mad(coeff[-level]) uthresh = sigma * np.sqrt(2*np.log(len(data))) coeff[1:] = (pywt.threshold(i, value=uthresh, mode=thresh_mode) for i in coeff[1:]) return pywt.waverec(coeff, wavelet, mode='per')
下面是一段使用 wavelet_denoising 方法的 Python 代码示例:
```python
import pywt
import numpy as np
def wavelet_denoising(data, wavelet='db4', level=1, thresh_mode='hard'):
coeff = pywt.wavedec(data, wavelet, mode='per')
sigma = np.median(np.abs(coeff[-level])) / 0.6745
uthresh = sigma * np.sqrt(2*np.log(len(data)))
coeff[1:] = [pywt.threshold(i, value=uthresh, mode=thresh_mode) for i in coeff[1:]]
return pywt.waverec(coeff, wavelet, mode='per')
# 生成噪声数据
np.random.seed(123)
data = np.random.randn(1000)
noisy_data = data + 0.5 * np.random.randn(1000)
# 去噪
cleaned_data = wavelet_denoising(noisy_data)
```
在上面的代码中,我们首先导入了 pywt 和 numpy 库。然后我们定义了 wavelet_denoising 函数。其中,data 是需要去噪的数据,wavelet 参数是使用的小波函数,默认为 'db4',level 参数是需要去噪的小波系数层数,默认为1,thresh_mode 参数是阈值类型,默认为 'hard'。在代码中我们用 wavedec 函数分解数据的小波系数,然后用 mad 方法计算系数的标准差,并使用阈值函数对小波系数进行阈值处理,最后用 waverec 函数重构数据。
解释下这段代码coeff变量是什么 为什么要从1开始 coeff = pywt.wavedec(data, wavelet, mode='per') sigma = Denoising.mad(coeff[-level]) uthresh = sigma * np.sqrt(2*np.log(len(data))) coeff[1:] = (pywt.threshold(i, value=uthresh, mode=thresh_mode) for i in coeff[1:]) return pywt.waverec(coeff, wavelet, mode='per')
这段代码使用了 PyWavelets 库,这是一个用于进行小波变换和逆小波变换的库。
变量 `coeff` 是小波系数,它是由 `pywt.wavedec()` 函数计算得出的。 `pywt.wavedec()` 函数可以将数据进行小波分解,按照不同的小波函数和模式,得到一个多级的小波系数列表。
`coeff` 从1开始,因为小波分解中第0级系数是原始信号的近似信号,而不是细节信号。 第1级开始的才是细节信号。
变量 `sigma` 是通过计算小波系数中最后一层的平均绝对偏差(MAD)得到的。
变量 `uthresh` 是基于 `sigma` 和数据长度计算得到的阈值。
在代码中使用了 `pywt.threshold()` 函数对小波系数进行阈值处理,将其中小于阈值的系数设置为0。最后返回 通过 `pywt.waverec()` 函数小波重构出的数据.