写一段python代码，测试这个python方法 def wavelet_denoising(data, wavelet='db4', level=1 ,thresh_mode='hard'): coeff = pywt.wavedec(data, wavelet, mode='per') sigma = Denoising.mad(coeff[-level]) uthresh = sigma * np.sqrt(2*np.log(len(data))) coeff[1:] = (pywt.threshold(i, value=uthresh, mode=thresh_mode) for i in coeff[1:]) return pywt.waverec(coeff, wavelet, mode='per')

下面是一段使用 wavelet_denoising 方法的 Python 代码示例：

import pywt
import numpy as np

def wavelet_denoising(data, wavelet='db4', level=1, thresh_mode='hard'):
    coeff = pywt.wavedec(data, wavelet, mode='per')
    sigma = np.median(np.abs(coeff[-level])) / 0.6745
    uthresh = sigma * np.sqrt(2*np.log(len(data)))
    coeff[1:] = [pywt.threshold(i, value=uthresh, mode=thresh_mode) for i in coeff[1:]]
    return pywt.waverec(coeff, wavelet, mode='per')

# 生成噪声数据
np.random.seed(123)
data = np.random.randn(1000)
noisy_data = data + 0.5 * np.random.randn(1000)

# 去噪
cleaned_data = wavelet_denoising(noisy_data)

在上面的代码中，我们首先导入了 pywt 和 numpy 库。然后我们定义了 wavelet_denoising 函数。其中，data 是需要去噪的数据，wavelet 参数是使用的小波函数，默认为 'db4'，level 参数是需要去噪的小波系数层数，默认为1，thresh_mode 参数是阈值类型，默认为 'hard'。在代码中我们用 wavedec 函数分解数据的小波系数，然后用 mad 方法计算系数的标准差，并使用阈值函数对小波系数进行阈值处理，最后用 waverec 函数重构数据。