python实现连续小波变换

要使用Python实现连续小波变换(CWT)，你可以利用`pywt`库。以下是一个简单的示例，展示如何使用`cwt`函数进行CWT计算：

# 引入必要的库
from pywt import wavedec, cwt

# 假设我们有一个信号数据
signal_data = ...  # 你的实际信号数据

# 定义要使用的母小波和尺度范围
wavelet_name = 'rbio1.3'  # 母小波名称，这里选择Morlet小波
scales = np.arange(1, 100)  # 规模范围

# 进行CWT
coeffs = cwt(signal_data, wavelet=wavelet_name, scales=scales)

# 可视化结果
import matplotlib.pyplot as plt
fig, axs = plt.subplots(len(scales), sharex=True)
for i, scale in enumerate(scales):
    axs[i].plot(coeffs[:, i], label=f'Scale {scale}')
axs[-1].legend()
plt.show()

这段代码首先导入所需的库，然后定义信号数据、母小波和规模范围。接着，调用`cwt`函数对信号进行小波分解，得到不同尺度下的系数。最后，通过可视化每个尺度的结果，可以观察到不同尺度下信号的不同特征。

相关问题

python实现的连续小波变换代码

以下是 Python 实现的连续小波变换代码：

import numpy as np
import pywt

# 生成测试信号
t = np.linspace(, 1, num=100)
x = np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + np.sin(2 * np.pi * 20 * t)

# 进行连续小波变换
cwtmatr, freqs = pywt.cwt(x, np.arange(1, 50), 'morl')

# 绘制连续小波变换结果
import matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow(cwtmatr, extent=[-1, 1, 1, 50], cmap='PRGn', aspect='auto',
           vmax=abs(cwtmatr).max(), vmin=-abs(cwtmatr).max())
plt.show()

希望能对你有所帮助。

连续小波变换python代码

以下是一个使用PyWavelets库实现连续小波变换的Python代码：

import pywt

def cwt(data, wavelet='morl', scales=None):
    if scales is None:
        scales = range(1, len(data))

    coefficients, frequencies = pywt.cwt(data, scales, wavelet)
    return coefficients

其中，`data`是输入的信号，`wavelet`是小波基函数的选择（默认为Morlet小波），`scales`是小波尺度的选择（默认为1到信号长度的范围）。函数返回一个二维数组，其中每一行是一个尺度下的小波系数。