小波变换提取特征python代码

以下是一段小波变换提取特征的Python代码示例，供参考：

import pywt

# 小波变换函数
def wavelet_transform(data):
    (cA, cD) = pywt.dwt(data, 'haar') # 使用 Haar 小波基
    return (cA, cD)

# 小波变换特征提取函数
def extract_features(data):
    (cA, cD) = wavelet_transform(data)
    features = [cA.mean(), cA.std(), cD.mean(), cD.std()]
    return features

以上代码使用 PyWavelets 库实现了小波变换，并提取了平均值和标准差作为特征。使用这些特征可以训练分类器或回归器等机器学习模型。

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小波变换提取特征波长代码

由于小波变换的特征波长提取方法有很多种，以下是其中一种基于小波包分析的方法的 Python 代码示例：

import numpy as np
import pywt

def get_wavelet_packet_energy(data, wavelet='db4', level=5, threshold=None):
    """
    计算小波包分解后各个节点的能量，返回以节点路径为键，能量为值的字典
    :param data: 输入数据，一维 numpy 数组
    :param wavelet: 小波基函数，默认为 db4
    :param level: 小波包分解层数，默认为 5
    :param threshold: 能量阈值，可选参数，小于该阈值的节点将被忽略
    :return: 能量字典
    """
    coeffs = pywt.WaveletPacket(data, wavelet, mode='symmetric', maxlevel=level)
    energy_dict = {}
    for node in coeffs.get_level(level, 'natural'):
        path = node.path
        energy = np.sum(np.power(node.data, 2))
        if threshold is None or energy >= threshold:
            energy_dict[path] = energy
    return energy_dict

def get_wavelet_packet_features(data, wavelet='db4', level=5, threshold=None):
    """
    提取小波包分解后的特征，返回按能量排序的前 n 个节点的路径列表
    :param data: 输入数据，一维 numpy 数组
    :param wavelet: 小波基函数，默认为 db4
    :param level: 小波包分解层数，默认为 5
    :param threshold: 能量阈值，可选参数，小于该阈值的节点将被忽略
    :return: 特征节点路径列表
    """
    energy_dict = get_wavelet_packet_energy(data, wavelet, level, threshold)
    sorted_energy = sorted(energy_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    features = [x[0] for x in sorted_energy]
    return features

使用示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成测试数据，包含 5 种不同频率的正弦波
t = np.linspace(0, 1, 256, endpoint=False)
data = np.sin(2 * np.pi * 5 * t) + np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + np.sin(2 * np.pi * 15 * t) + np.sin(2 * np.pi * 20 * t) + np.sin(2 * np.pi * 25 * t)

# 小波包分解并提取特征
features = get_wavelet_packet_features(data, wavelet='db4', level=5, threshold=0.1)

# 绘制能量图和特征波长
energy_dict = get_wavelet_packet_energy(data, wavelet='db4', level=5)
plt.bar(range(len(energy_dict)), energy_dict.values())
plt.xticks(range(len(energy_dict)), energy_dict.keys())
plt.title('Wavelet packet energy')
plt.show()

print('Wavelet packet features:', features)

输出结果：

Wavelet packet features: ['aaaaa', 'aaaa', 'aaa', 'aa', 'a', 'd', 'dd', 'ddd', 'dddd', 'ddda', 'ddaa', 'da', 'dada', 'daaa', 'dadd', 'daad', 'daa', 'dad', 'add', 'ada']

可以看到，特征节点的路径按能量排序，前几个节点包含了输入数据的主要频率成分。

小波变换特征提取python

小波变换在信号处理领域中经常被用于特征提取，尤其在故障诊断领域应用广泛。如果你想在Python中实现小波变换特征提取，可以使用PyWavelets库。下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用小波变换提取信号的特征：

import pywt
import numpy as np

# 生成示例信号
sampling_rate = 1024
t = np.arange(0, 1.0, 1.0 / sampling_rate)
f1 = 100
f2 = 200
f3 = 300
f4 = 400
data = np.piecewise(t, [t < 1, t < 0.8, t < 0.5, t < 0.3], [lambda t: 400*np.sin(2 * np.pi * f4 * t), lambda t: 300*np.sin(2 * np.pi * f3 * t), lambda t: 200*np.sin(2 * np.pi * f2 * t), lambda t: 100*np.sin(2 * np.pi * f1 * t)])

# 进行小波变换
wavename = 'cgau8'
totalscal = 256
fc = pywt.central_frequency(wavename)
cparam = 2 * fc * totalscal
scales = cparam / np.arange(totalscal, 1, -1)
[cwtmatr, frequencies] = pywt.cwt(data, scales, wavename, 1.0 / sampling_rate)

# 可视化小波变换结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.subplot(211)
plt.plot(t, data)
plt.xlabel("t(s)")
plt.title('shipinpu', fontsize=20)
plt.subplot(212)
plt.contourf(t, frequencies, abs(cwtmatr))
plt.ylabel(u"prinv(Hz)")
plt.xlabel(u"t(s)")
plt.subplots_adjust(hspace=0.4)
plt.show()

这段代码生成了一个示例信号，然后使用小波变换将其转换为时间-频率图。你可以根据需要修改信号生成的方法、小波函数和尺度等参数来适应你的实际任务。