小波变换提取光谱特征波长代码

抱歉，作为AI语言模型，我无法编写代码。但是，以下是使用Python的PyWavelets库进行小波变换提取光谱特征波长的示例代码：

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

# 构造一个简单的光谱数据
x = np.arange(400, 700)
y = np.sin(x / 10) + np.random.normal(0, 0.1, len(x))

# 进行小波变换
coeffs = pywt.wavedec(y, 'db4', level=4)

# 提取近似系数的特征波长
cA4 = coeffs[0]
peaks, _ = pywt.find_peaks(cA4)
wl = pywt.scale2frequency('db4', 4) / peaks * len(cA4)

# 绘制光谱和特征波长
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y, label='Spectrum')
ax.vlines(wl, 0, 1, color='red', label='Characteristic Wavelengths')
ax.legend()
plt.show()

此代码使用db4小波对光谱数据进行了4级小波变换，并从近似系数中提取了特征波长。最后，绘制了原始光谱和特征波长。