python 小波分析

Python小波分析是一种用于时间序列分析的方法，它可以对信号进行频域分析和时域分解。小波分析基于相似性原理，通过比较原信号与小波基函数的相似性来计算小波系数。这些系数反映了原信号与每个小波基函数在不同尺度上的相似程度。
在Python中进行小波分析可以使用Matplotlib库中的add_subplot和subplots_adjust方法来绘制小波分解图和功率谱图。add_subplot方法用于创建子图，subplots_adjust方法用于调整子图之间的间距。这些方法可以帮助我们更好地可视化小波分析的结果。
同时，默认的小波基函数为morlet小波，在小波分析中起到了重要的作用。通过对信号进行小波分解和小波重构，我们可以得到信号的频域信息和时域分解结果。这样可以帮助我们更好地理解和分析时间序列数据。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于python进行小波分析，频率谱分析](https://blog.csdn.net/qq_32832803/article/details/111866444)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [python连续小波分析CWT](https://blog.csdn.net/weixin_46713695/article/details/127234673)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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