经验小波变换python代码

经验小波变换（Empirical Wavelet Transform，EWT）是一种信号处理方法，可以用于信号的分解和重构。下面是一个使用Python实现的经验小波变换的示例代码：

import numpy as np
from scipy.signal import convolve

def ewt(signal, N=5, log=False):
    # 创建一个空的列表来存储每个尺度的分解结果
    decompositions = []

    # 对信号进行N次分解
    for i in range(N):
        # 计算信号的局部方差
        local_variance = np.square(signal) - convolve(np.square(signal), np.ones(2**i), mode='same')

        # 将信号分解为近似部分和细节部分
        approximation = convolve(signal, np.ones(2**i), mode='same')
        detail = signal - approximation

        # 将细节部分添加到分解列表中
        decompositions.append(detail)

        # 更新信号为近似部分
        signal = approximation

    # 将最后的近似部分添加到分解列表中
    decompositions.append(signal)

    # 如果log参数为True，则对分解结果取对数
    if log:
        decompositions = [np.log(np.abs(d)) for d in decompositions]

    return decompositions

# 示例用法
signal = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
decompositions = ewt(signal, N=3, log=True)
for i, d in enumerate(decompositions):
    print(f"Scale {i+1}: {d}")

这段代码实现了一个名为`ewt`的函数，该函数接受一个信号和一个可选的尺度参数N，并返回信号的经验小波变换结果。在示例中，我们对一个简单的信号进行了3次分解，并对分解结果取了对数。你可以根据需要调整信号和尺度参数来进行实验。