shannon复数小波变换代码

Shannon复数小波变换是一种将信号分解为不同频率成分的数学方法。以下是一个使用Shannon复数小波变换的代码示例：

1. 导入所需库和模块

import numpy as np
from scipy.fft import fft, ifft

2. 实现Shannon小波滤波器函数

def shannon_wavelet_filter(signal):
    # 计算信号长度
    n = len(signal)
    
    # 傅里叶变换得到频谱
    spectrum = fft(signal)
    
    # 计算频谱的幅度谱
    magnitude = np.abs(spectrum)
    
    # 初始化Shannon滤波器
    shannon_filter = np.zeros(n)
    
    # 根据幅度谱的分布情况确定Shannon滤波器的长度
    m = int(n / 2)
    
    # 根据幅度谱的分布情况确定Shannon滤波器的阈值
    threshold = np.percentile(magnitude, 80)
    
    # 根据阈值对幅度谱进行滤波
    shannon_filter[magnitude > threshold] = 1
    
    # 将滤波后的频谱乘以原信号的相位谱
    filtered_spectrum = shannon_filter * spectrum
    
    # 对滤波后的频谱进行反傅里叶变换得到滤波后的信号
    filtered_signal = ifft(filtered_spectrum)
    
    return filtered_signal

3. 使用Shannon复数小波变换对信号进行处理

# 生成示例信号
signal = np.random.random(256)

# 对示例信号进行Shannon复数小波变换滤波
filtered_signal = shannon_wavelet_filter(signal)

以上是一个简单的Shannon复数小波变换的代码示例，通过对信号的频谱进行分析和滤波，可以提取不同频率成分的特征。该算法可以在信号处理、图像处理、压缩等领域中应用。