解释代码 coeff = pywt.wavedec(data.iloc[:,1], wavelet, mode='per') sigma = np.median(np....

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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解释下这段代码coeff[1:] 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')

这段代码是用来进行小波变换去噪的。

首先，使用 pywt.wavedec 函数对数据进行小波分解， wavelet 为使用的小波函数， per 为周期延拓模式。

然后，使用 mad 函数计算出小波系数序列中最后一层系数的平均绝对偏差 (MAD) 作为阈值。

再使用 uthresh = sigma * np.sqrt(2*np.log(len(data))) 算出最终阈值。

接着，使用 pywt.threshold 函数进行阈值处理，对小波系数序列中除第一个元素外的所有元素进行处理，使用的阈值模式为 thresh_mode。

最后，使用 pywt.waverec 函数进行小波重构，返回重构后的数据。

coeff[1:] 从1开始是因为，在小波分解过程中，第一个元素是原始数据的近似系数,保留，不进行阈值处理

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.