pytorch 小波变换
时间: 2023-10-16 17:07:22 浏览: 157
小波变换
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PyTorch是一个用于机器学习和深度学习的开源框架,它提供了一系列功能强大的工具和库。在PyTorch中,可以使用torch.nn模块进行小波变换。
要在PyTorch中进行小波变换,可以使用torch.nn.functional中的函数。常用的函数是torch.nn.functional.wavelet_transform和torch.nn.functional.wavelet_inverse,它们分别用于执行小波变换和小波逆变换。
小波变换是将信号分解为不同尺度的频带的一种方法。在小波变换中,使用不同的小波函数来表示信号的不同频率分量。尺度参数控制小波函数的伸缩,平移参数控制小波函数的平移。
在PyTorch中,可以通过调整尺度参数和平移参数来实现小波变换。可以使用torch.nn.functional.wavelet_transform函数将信号进行小波变换,并得到不同尺度的频带系数。然后,可以使用torch.nn.functional.wavelet_inverse函数将频带系数进行小波逆变换,从而重构原始信号。
通过使用PyTorch中的小波变换函数,可以对信号进行分析和处理,从而获得不同尺度的频率信息。这对于信号处理、图像处理和数据压缩等领域都有广泛的应用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [时间序列信号处理(五)——小波变换python实现](https://blog.csdn.net/abc1234abcdefg/article/details/123517320)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [详解python实现小波变换的一个简单例子](https://download.csdn.net/download/weixin_38574132/13997641)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [python小波变换1-理论](https://blog.csdn.net/m0_67587806/article/details/128006400)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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