小波变换降噪python

小波变换是一种常用的信号处理方法，可以用于降噪。在Python中，可以使用PyWavelets库来实现小波变换的降噪功能。

以下是一个简单的示例代码，演示如何使用小波变换对信号进行降噪：

import pywt
import numpy as np

def denoise_signal(signal):
    # 选择小波函数和层数
    wavelet = 'db4'
    level = 1

    # 将信号进行小波分解
    coeffs = pywt.wavedec(signal, wavelet, level=level)

    # 对每个分解系数进行阈值处理
    threshold = np.std(coeffs[-level]) * np.sqrt(2 * np.log(len(signal)))
    coeffs = [pywt.threshold(c, threshold) for c in coeffs]

    # 重构信号
    denoised_signal = pywt.waverec(coeffs, wavelet)

    return denoised_signal

# 示例使用
# 原始信号
signal = [2, 8, 6, 3, 9, 4, 1, 7, 5]
print("原始信号:", signal)

# 添加高斯噪声
noisy_signal = np.array(signal) + np.random.normal(0, 1, len(signal))
print("添加噪声后的信号:", noisy_signal)

# 降噪后的信号
denoised_signal = denoise_signal(noisy_signal)
print("降噪后的信号:", denoised_signal)

在上述示例代码中，`pywt.wavedec`函数用于对信号进行小波分解，`pywt.threshold`函数用于对分解系数进行阈值处理，`pywt.waverec`函数用于重构信号。

需要注意的是，示例代码中使用的小波函数为'db4'，层数为1。你可以根据实际需求选择合适的小波函数和层数。另外，阈值的选择也会影响降噪效果，可以根据实际情况调整阈值。

希望对你有帮助！如有其他问题，请继续提问。