通过Python使用小波神经网络算法在已有的CSV文件中添加不同的异常

首先，需要安装相应的Python库，包括numpy、pandas、pywt和matplotlib。可以使用以下命令进行安装：

pip install numpy pandas pywt matplotlib

接下来，需要导入这些库：

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

然后，需要读取CSV文件，可以使用pandas库的read_csv函数：

df = pd.read_csv("data.csv")

其中，"data.csv"是CSV文件的路径。读取后的数据将存储在DataFrame对象df中。

接下来，可以使用小波变换来进行异常的添加。首先，需要定义一个小波变换函数：

def waveletSmooth( x, wavelet, level=1, title=None ):
    coeff = pywt.wavedec( x, wavelet, mode="per" )
    sigma = (1/0.6745) * mad( coeff[-level] )
    uthresh = sigma * np.sqrt( 2*np.log( len(x) ) )
    coeff[1:] = ( pywt.threshold( i, value=uthresh, mode="soft" ) for i in coeff[1:] )
    y = pywt.waverec( coeff, wavelet, mode="per" )
    plt.plot( x, color="b", alpha=0.5 )
    plt.plot( y, color="r" )
    plt.title(title or wavelet)
    plt.show()
    return y

该函数接受三个参数：输入数据x、小波类型wavelet和小波变换的层数level。函数返回小波变换后的数据y。

在该函数中，使用了pywt库中的wavedec函数进行小波变换，并使用了mad函数计算中位数绝对偏差。然后，根据设定的阈值对系数进行软阈值处理，并使用waverec函数将系数重构为时间序列。最后，使用matplotlib库将原始数据和小波变换后的数据进行可视化。

接下来，可以使用该函数对输入数据进行小波变换：

x = df['data'].values
y = waveletSmooth(x, wavelet="db4", level=1)

其中，假设输入数据的列名为"data"。可以使用DataFrame对象的values属性将数据转换为NumPy数组。

最后，可以将添加了异常的数据写入CSV文件：

df['data_with_anomaly'] = y
df.to_csv('data_with_anomaly.csv', index=False)

其中，"data_with_anomaly.csv"是输出CSV文件的路径。可以使用DataFrame对象的to_csv函数将数据写入CSV文件。设置index参数为False，可以避免在输出文件中添加行索引。