小波变换去噪python实现

小波变换是一种信号处理技术，可以将信号分解成不同频率的子信号，并且可以根据需要选择保留或丢弃某些子信号，从而实现信号去噪的目的。在Python中，可以使用PyWavelets库来实现小波变换去噪。

以下是一个简单的小波变换去噪的Python实现示例：

import pywt
import numpy as np

# 定义小波变换去噪函数
def denoise_signal(signal):
    # 选择小波函数和分解层数
    wavelet = 'db4'
    level = 3
    
    # 执行小波变换
    coeffs = pywt.wavedec(signal, wavelet, level=level)
    
    # 根据阈值选择保留或丢弃系数
    threshold = np.std(coeffs[-level])
    coeffs[1:] = (pywt.threshold(c, threshold) for c in coeffs[1:])
    
    # 执行小波重构
    denoised_signal = pywt.waverec(coeffs, wavelet)
    
    return denoised_signal

# 示例使用
# 假设有一个包含噪声的信号
signal = np.random.randn(1000) + 5*np.sin(50*np.pi*np.arange(1000)/1000)

# 对信号进行去噪
denoised_signal = denoise_signal(signal)

# 打印去噪后的信号
print(denoised_signal)

这个示例中，我们首先导入了`pywt`库，然后定义了一个`denoise_signal`函数来执行小波变换去噪。在函数中，我们选择了小波函数为`db4`，分解层数为3。然后，我们使用`pywt.wavedec`函数对信号进行小波变换，并根据阈值选择保留或丢弃系数。最后，我们使用`pywt.waverec`函数执行小波重构，得到去噪后的信号。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行参数调整和优化。