python小波变换实部图

Python中小波变换（Wavelet Transform）通常用于信号分析，特别是非平稳信号的处理。实部图展示的是小波分解后的信号中对应于正频率成分的部分，它是实际信号与小波函数卷积的结果。当你对一个信号应用小波变换时，会得到一组系数，其中包含频率、时间和幅度信息。实部图就是这个系数序列中实数部分的可视化。

举个例子，在`pywt`库中，你可以这样做：

import pywt
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你有一个信号data
wavelet_name = 'db4'  # 使用Daubechies wavelet
level = 2  # 分解层数
cA, cD = pywt.wavedec(data, wavelet_name, level=level)

# 取出实部
real_coeff = np.real(cA)
# 绘制实部图
plt.plot(real_coeff)
plt.title('实部小波变换')
plt.xlabel('尺度')
plt.ylabel('幅度')
plt.show()

这里的`cA`通常是低频细节（Approximation coefficients），而`cD`是高频详细系数。实部图展示了`cA`部分的变化情况。