写一段python代码，测试下面这个python方法 def wavelet_denoising(data, wavelet='db4', level=1 ,thresh_mode='hard'): coeff = pywt.wavedec(data, wavelet, mode='per') sigma = Denoising.mad(coeff[-level]) uthresh = sigma * np.sqrt(2*np.log(len(data))) coeff[1:] = (pywt.threshold(i, value=uthresh, mode=thresh_mode) for i in coeff[1:]) return pywt.waverec(coeff, wavelet, mode='per')

这是一段用来进行小波去噪的python代码。它使用 PyWavelets 库中的 wavelet 和 wavedec 函数来对数据进行小波变换，然后使用阈值函数 threshold 对系数进行阈值处理。最后，使用 waverec 函数将系数重构成原始信号。
其中定义了三个参数，
data 为输入数据,
wavelet 为使用的小波函数，默认为db4，
level 为小波变换的层数，默认为1,
thresh_mode 为阈值函数使用的模式，默认为hard。

请注意，本段代码中还需要引用Denoising和np库。

代码示例：

import numpy as np
import pywt
from pywt import wavedec
from pywt import waverec
from pywt import threshold
from pywt import db4

class Denoising:
    @staticmethod
    def mad(coeff):
        """
        Median Absolute Deviation: a "Robust" version of standard deviation.
        Indices variabililty of the sample.
        https://en.wikipedia.org/wiki/Median_absolute_deviation 
        """
        return np.median(np.abs(coeff - np.median(coeff)))

def wavelet_denoising(data, wavelet=db4, level=1 ,thresh_mode=hard):
    coeff = pywt.wavedec(data, wavelet, mode='per')
    sigma = Denoising.mad(coeff[-level])
    uthresh = sigma * np.sqrt(2*np.log(len(data)))
    coeff[1:] = (pywt.threshold(i, value=uthresh, mode=thresh_mode) for i in coeff[1:])
    return pywt.waverec(coeff, wavelet, mode='per')

使用示例：

import numpy as np
data = np.random.normal(size=1024)
result = wavelet_denoising(data)

请注意变量名和函数名需要准确，否则运行时会出现错误。