小波理论python

小波理论是一种用于信号分析和处理的技术，可以进行信号的分解、重构和特征提取。Python提供了多个优秀的小波分析工具，其中最常用的是pywt库。使用pywt库，我们可以实现小波分解和重构，并且可以在图像中进行对比，以更好地理解信号的特征。

下面是使用pywt库进行小波分解和重构的示例代码：

import pywt

# 小波分解函数
def wavelet_decomposition(signal):
    coeffs = pywt.wavedec(signal, 'db4', level=5)
    return coeffs

# 小波重构函数
def wavelet_reconstruction(coeffs):
    return pywt.waverec(coeffs, 'db4')

# 示例代码
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成测试数据
t = np.linspace(0, 1, 1024, endpoint=False)
sig1 = np.sin(2*np.pi*7*t)
sig2 = np.sin(2*np.pi*20*t)
signal = sig1 + sig2

# 进行小波分解
coeffs = wavelet_decomposition(signal)

# 进行小波重构
reconstructed = wavelet_reconstruction(coeffs)

# 绘制原始信号和重构信号
plt.plot(t, signal, 'b', label='original signal')
plt.plot(t, reconstructed, 'r', label='reconstructed signal')
plt.legend()
plt.show()

这段示例代码中，首先生成了测试数据，然后使用小波分解函数对信号进行分解，得到各个尺度的系数。接着使用小波重构函数对这些系数进行重构，得到重构信号。最后，将原始信号和重构信号绘制在图像上进行对比，以观察分解和重构的效果。

通过这个示例代码，我们可以更加直观地了解小波理论在Python中的应用，并且可以自行修改代码进行实验和探索。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [chatgpt赋能python：Python实现小波分析：理论与实践](https://blog.csdn.net/b45e1933f46/article/details/130999030)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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