小波分析Python代码
时间: 2024-06-28 22:01:14 浏览: 10
小波分析是一种数学工具,用于信号处理和数据分析,特别是在非平稳信号处理中特别有效。在Python中,有许多库支持小波分析,如`pywt`(wavelet toolbox)和`scipy.signal`。
使用`pywt`进行小波分析的一个基本示例可能会涉及以下几个步骤:
```python
# 首先安装所需的库
pip install pywt
import numpy as np
from pywt import wavedec, wavedec2
# 创建一个简单的信号作为示例
signal = np.sin(2 * np.pi * 5 * np.arange(1000)) + 0.5 * np.sin(2 * np.pi * 10 * np.arange(1000))
# 对信号进行小波分解(Haar小波为例)
(cA, cD) = wavedec(signal, 'haar') # cA包含低频信息,cD包含高频细节
# 可视化系数
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(cA)
plt.title('Approximation Coefficients')
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(cD)
plt.title('Detail Coefficients')
plt.show()
```
在这个例子中,`wavedec()`函数用于对信号进行一阶分解,返回的是两个数组`cA`(近似系数)和`cD`(细节系数)。你可以根据需要选择不同的小波基(如Daubechies、Mexican Hat等),并通过递归调用`wavedec2()`进行多级分解。
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