小波多尺度python

在Python中，可以使用pywavelets库来进行小波多尺度分析。通过引用[1]和中提供的信息，可以了解到pywavelets库的版本是3.9，具体的API文档可以在官方网站https://pywavelets.readthedocs.io/en/latest/index.html上找到。

在pywavelets库中，可以使用不同的小波对象进行多尺度分析。在每个小波家族中，可以有多个不同的小波子类别。可以通过系数的数量（即消失动量Vanishing Moments的数量）和分解级别来区分不同的小波子类别。可以使用`pywt.wavelist('db')`命令获取Daubechies家族的小波列表，其中'db1', 'db2', 'db3', 'db4', 'db5'分别代表Daubechies小波子类别的名称。

以下是一个示例代码，用于绘制Daubechies小波家族的不同子类别在不同分解级别下的波形图：

import pywt
import matplotlib.pyplot as plt

db_wavelets = pywt.wavelist('db')[:5]

fig, axarr = plt.subplots(ncols=5, nrows=5, figsize=(20,16))
fig.suptitle('Daubechies family of wavelets', fontsize=16)

for col_no, waveletname in enumerate(db_wavelets):
    wavelet = pywt.Wavelet(waveletname)
    no_moments = wavelet.vanishing_moments_psi
    family_name = wavelet.family_name
    
    for row_no, level in enumerate(range(1,6)):
        wavelet_function, scaling_function, x_values = wavelet.wavefun(level = level)
        axarr[row_no, col_no].set_title("{} - level {}\n{} vanishing moments\n{} samples".format(
            waveletname, level, no_moments, len(x_values)), loc='left')
        axarr[row_no, col_no].plot(x_values, wavelet_function, 'bD--')
        axarr[row_no, col_no].set_yticks([])
        axarr[row_no, col_no].set_yticklabels([])

plt.tight_layout()
plt.subplots_adjust(top=0.9)
plt.show()

以上代码将绘制出Daubechies小波家族的不同子类别在不同分解级别下的波形图，每个图像的标题中包含了小波子类别的名称、分解级别、消失动量的数量以及样本数目。

通过运行以上代码，您可以获得具体的小波多尺度分析结果。