小波方差图用Python代码怎么实现

小波方差图是一种用于时间序列分析的可视化工具，通过展示不同尺度下的波动情况，可以帮助我们发现时间序列中的趋势和周期性变化。在Python中，我们可以使用PyWavelets库来实现小波变换和小波方差图的绘制。

以下是实现小波方差图的Python代码：

import numpy as np
import pywt
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成测试数据
x = np.arange(0, 100, 0.1)
y = np.sin(x) + np.random.randn(len(x))*0.1

# 小波变换
w = pywt.Wavelet('db4') # 选择小波函数
maxlev = pywt.dwt_max_level(len(y), w.dec_len)
print("maximum level is " + str(maxlev))
threshold = 0.04 # 设定阈值
coeffs = pywt.wavedec(y, 'db4', level=maxlev) # 小波分解
for i in range(1, len(coeffs)):
    coeffs[i] = pywt.threshold(coeffs[i], threshold*max(coeffs[i]))

# 小波重构
y2 = pywt.waverec(coeffs, 'db4')

# 计算方差
N = len(y)
variance = []
for i in range(1, N):
    variance.append(np.var(y2[:i] - y[:i]))

# 绘制小波方差图
plt.plot(variance)
plt.xlabel('time')
plt.ylabel('variance')
plt.title('Wavelet variance')
plt.show()

该代码首先生成了一组测试数据，然后进行小波变换并设定阈值进行小波系数的阈值处理。接着进行小波重构，计算误差方差并绘制小波方差图。