小波包信息熵python

小波包（Wavelet Packet）是一种多分辨率分析技术，可以对信号进行更细致的频率分解。信息熵是用来衡量信号的不确定性或者信息量的指标，可以用于评估信号在不同尺度上的复杂度。

在Python中，可以使用PyWavelets库来进行小波包的分析和计算信息熵。首先，你需要安装PyWavelets库，可以使用pip命令进行安装：

pip install PyWavelets

下面是一个使用PyWavelets计算小波包信息熵的示例代码：

import pywt
import numpy as np

# 定义信号
signal = np.random.random(1024)

# 进行小波包分解
wavelet = 'db4'
level = 5
coeffs = pywt.wavedec(signal, wavelet, level=level)

# 计算每个子带的信息熵
entropies = []
for i in range(len(coeffs)):
    subband = coeffs[i]
    subband_energy = np.sum(subband ** 2)
    subband_probabilities = subband ** 2 / subband_energy
    subband_entropy = -np.sum(subband_probabilities * np.log2(subband_probabilities))
    entropies.append(subband_entropy)

print(entropies)

在上面的代码中，首先定义了一个随机信号，然后使用`wavedec`函数进行小波包分解得到各个子带系数。接下来，遍历每个子带系数，计算其能量、概率和信息熵，最后打印出每个子带的信息熵。

注意，上述代码中的小波基函数使用了'db4'，你可以根据需要选择其他小波基函数。另外，代码中的示例信号是随机生成的，你可以替换为你自己的信号数据进行计算。