小波相干性显著性检验的代码

小波相干性显著性检验是一种统计方法，用于分析小波分解后的信号在不同尺度或频率下的相关性，并确定这种相关性的显著性。在Python中，常用的小波库如PyWavelets和Scipy可以用来进行这类分析。以下是一个简化的示例代码，使用PyWavelets库进行小波相干性检验：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from pywt import wavedec, wavedec2

# 假设你有一个信号data
data = np.random.rand(512)  # 用你实际的数据替换这个

# 将数据进行一维小波分解
cA, cD = wavedec(data, 'db4', level=4)  # 'db4'是小波基，level指分解层数

# 计算小波系数之间的相干矩阵
coherence = np.abs(np.corrcoef(cA.flatten(), cD.flatten()))

# 显著性检验（这里假设用的是Mann-Whitney U检验）
from scipy.stats import mannwhitneyu
u_statistic, p_value = mannwhitneyu(cA.flatten(), cD.flatten())

# 可视化相干矩阵
plt.imshow(coherence, cmap='hot', interpolation='nearest')
plt.colorbar()
plt.title('Correlation Matrix')

# 显示p值
print(f"Coherence matrix: \n{coherence}")
print(f"Mann-Whitney U Test p-value: {p_value}")

# 相关问题--
1. 如何选择合适的小波基？
2. 小波分解层数对结果有何影响？
3. 还有哪些其他的显著性检验方法可用于小波相干性？

请注意，这只是一个基础的示例，实际应用中可能需要根据信号特性和具体需求进行调整。如果你有特定的数据和详细的需求，可能还需要进一步的预处理和参数设置。