小波包分解去噪python

在Python中，可以使用PyWavelets库来进行小波包分解去噪。以下是一个简单的示例代码：

import pywt
import numpy as np

# 小波包分解去噪函数
def wavelet_packet_denoise(signal, wavelet='db4', level=4):
    wp = pywt.WaveletPacket(data=signal, wavelet=wavelet, mode='symmetric')
    nodes = wp.get_level(level, 'natural')
    
    # 对每个节点应用阈值去噪
    for node in nodes:
        if node.path != '':
            node.data = pywt.threshold(node.data, np.std(node.data) * 2)
    
    # 重构信号
    denoised_signal = wp.reconstruct(update=True)
    return denoised_signal

# 示例用法
signal = np.random.randn(1000)  # 生成随机信号
noisy_signal = signal + 0.5 * np.random.randn(1000)  # 添加高斯噪声

denoised_signal = wavelet_packet_denoise(noisy_signal)

在上面的示例中，`wavelet_packet_denoise`函数接受一个信号作为输入，并返回去噪后的信号。你可以根据需要调整小波类型和分解级别。在示例中，使用了db4小波和4级分解。阈值去噪部分使用了简单的标准差乘以2的方法，你也可以根据具体情况选择其他阈值选择方法。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据信号特点进行更合适的参数选择和调整。