qt 频谱信号小波变换去噪代码实例

在Qt中，利用小波变换进行频谱信号去噪是一个常见的信号处理技术，通常通过Wavelet Transform库如PyWavelets或MNE-Python等实现。以下是一个简单的Python示例（不是Qt直接提供的），它使用了PyWavelets库对信号进行小波分解并去噪：

import numpy as np
from pywt import wavedec, waverec, dbplot

# 假设我们有一个包含噪声的数据信号data
data = ... # 你的数据信号，例如np.random.normal(0, 1, 1000)

# 使用Daubechies 4级小波进行分解 (wavelet='db4')
coeffs = wavedec(data, 'db4', level=3)  # 级别3表示分解到3个尺度

# 去噪：只保留最高尺度系数，其他丢弃
coeffs_simplified = [coeffs[0]] + [np.zeros_like(coeff) for coeff in coeffs[1:]]

# 重构去噪后的信号
denoised_data = waverec(coeffs_simplified, 'db4')

# 可视化原始信号和去噪后的信号
dbplot([data, denoised_data])

# Qt应用中如何整合这部分代码，你需要创建一个QThread来异步运行这个过程，或者使用Signal槽机制传递数据和结果。

注意这只是一个基础示例，实际应用中可能需要更复杂的策略选择合适的阈值或者使用多尺度分析。如果你想在Qt环境中集成这个功能，你可能会将上述步骤封装成一个自定义的类或者函数，并在UI线程以外的地方执行。