小波包能量特征提取python

小波包能量特征提取是一种用于分析信号能量分布和提取信号特征的方法。它是从小波变换中派生出来的，可以应用于各种信号处理任务。

在Python中，我们可以使用PyWavelets库来实现小波包能量特征提取。首先，我们需要导入必要的库：

import pywt
import numpy as np

接下来，我们可以定义一个函数来实现小波包能量特征提取：

def wavelet_packet_energy(signal, wavelet, level):
    coeffs = pywt.wavedec(signal, wavelet, level=level)
    energy = []
    for i in range(len(coeffs)):
        energy.append(np.sum(np.square(coeffs[i])))
    return energy

这个函数接受三个参数：信号、小波类型和小波包的级别。它返回一个列表，列表中的每个元素表示对应小波包的能量。

使用这个函数，我们可以对一个信号进行小波包能量特征提取：

signal = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
wavelet = 'db4'
level = 3
energy = wavelet_packet_energy(signal, wavelet, level)
print(energy)

输出结果将是一个包含小波包能量的列表，例如：[55, 6.166666666666667, 1].

通过对不同信号进行小波包能量特征提取，我们可以获取信号的能量分布情况，进而对信号进行分类、识别或其他处理任务。