小波包进行特征融合的代码

小波包特征融合是一种常用的信号处理方法，可以用于提取信号的特征并进行融合。以下是一个示例代码，用于展示如何使用小波包进行特征融合：

import numpy as np
import pywt

# 定义小波包特征融合函数
def wavelet_packet_feature_fusion(signal1, signal2):
    # 将信号进行小波包分解
    coeffs1 = pywt.wavedec(signal1, 'db4', level=5)
    coeffs2 = pywt.wavedec(signal2, 'db4', level=5)

    # 提取每个分解系数的能量特征
    energy1 = [np.sum(np.square(c)) for c in coeffs1]
    energy2 = [np.sum(np.square(c)) for c in coeffs2]

    # 对能量特征进行融合
    fused_energy = [max(e1, e2) for e1, e2 in zip(energy1, energy2)]

    # 将融合后的能量特征进行小波包重构
    fused_coeffs = []
    for i in range(len(coeffs1)):
        fused_coeffs.append(np.sqrt(fused_energy[i]) * np.random.randn(*coeffs1[i].shape))

    # 进行小波包重构
    fused_signal = pywt.waverec(fused_coeffs, 'db4')

    return fused_signal

# 示例使用
signal1 = np.random.randn(1000)  # 第一个信号
signal2 = np.random.randn(1000)  # 第二个信号

fused_signal = wavelet_packet_feature_fusion(signal1, signal2)
print(fused_signal)

这段代码使用了Python的`pywt`库来进行小波包分解和重构。首先，将两个信号进行小波包分解，然后提取每个分解系数的能量特征。接下来，将能量特征进行融合，并根据融合后的能量特征进行小波包重构，得到融合后的信号。