小波分解python

小波去噪是一种常用的信号处理技术，可以用于去除图像或音频信号中的噪声。在Python中，你可以使用PyWavelets库来实现小波去噪。以下是一个简单的示例代码：

import pywt
import numpy as np

def denoise_signal(signal):
    # 选择小波基函数和分解层数
    wavelet = 'db4'
    level = 2
    
    # 进行小波分解
    coeffs = pywt.wavedec(signal, wavelet, level=level)
    
    # 根据经验规则选取阈值
    sigma = np.median(np.abs(coeffs[-level])) / 0.6745
    
    # 使用软阈值进行去噪
    coeffs[1:] = (pywt.threshold(i, value=sigma, mode='soft') for i in coeffs[1:])
    
    # 重构信号
    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
denoised = denoise_signal(signal)

在这个示例中，我们首先选择了小波基函数和分解层数。然后，通过调用`pywt.wavedec`函数进行小波分解，得到一系列小波系数。根据经验规则，我们选择了一个阈值`sigma`。最后，我们使用`pywt.threshold`函数对小波系数进行软阈值处理，并利用`pywt.waverec`函数进行信号的重构。返回的`denoised_signal`即为去噪后的信号。

你可以根据具体的需求和信号类型，调整小波基函数和分解层数，以及阈值的选择，以获得更好的去噪效果。