非抽样小波变换 python

非抽样小波变换（NSWT）是一种常用于信号处理和图像处理的算法，在Python中可以通过使用第三方库pywt来实现。

pywt库提供了丰富的小波变换函数，包括离散小波变换（DWT）和非抽样小波变换（NSWT）。对于NSWT，可以首先使用pywt.wavedec2函数对信号或图像进行二维小波分解，得到每个尺度上的低频信号系数和高频信号系数。然后，可以根据需要对系数进行降采样或上采样操作，再使用pywt.waverec2函数进行二维小波重构，得到最终的NSWT结果。

下面是一个使用pywt库进行NSWT的示例代码：

import pywt
import numpy as np

# 生成一个2维信号或图像
signal = np.random.random((256, 256))

# 使用非抽样小波变换进行信号或图像的小波分解
coeffs = pywt.wavedec2(signal, 'db4', level=3)

# 对系数进行降采样或上采样操作
new_coeffs = []
for i in range(len(coeffs)):
    cA, cH, cV, cD = coeffs[i]
    # 对低频信号系数进行降采样
    new_cA = pywt.dwt_downsample(cA)
    # 对高频信号系数进行上采样
    new_cH = pywt.upcoef('h', cH, 'db4', take=len(cA))
    new_cV = pywt.upcoef('v', cV, 'db4', take=len(cA))
    new_cD = pywt.upcoef('d', cD, 'db4', take=len(cA))
    new_coeffs.append((new_cA, new_cH, new_cV, new_cD))

# 使用非抽样小波变换进行信号或图像的重构
reconstructed_signal = pywt.waverec2(new_coeffs, 'db4')

# 打印重构后的信号或图像
print(reconstructed_signal)

通过以上代码，我们可以使用pywt库进行非抽样小波变换的信号或图像处理。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的小波基函数和分解层数，以及进行系数的降采样或上采样等操作。