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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python小波变换后提取特征代码

以下是Python中使用小波变换进行特征提取的示例代码：

import pywt
import numpy as np

# 定义小波变换函数
def wavelet_transform(data, wavelet='db4', level=4):
    coeff = pywt.wavedec(data, wavelet, level=level)
    return coeff

# 定义特征提取函数
def extract_features(data):
    features = []
    for i in range(data.shape[0]):
        # 对每一行数据进行小波变换
        coeff = wavelet_transform(data[i])
        # 提取小波系数中的能量特征
        for j in range(len(coeff)):
            energy = np.sum(np.square(coeff[j]))
            features.append(energy)
    return features

在上述代码中，`wavelet_transform()`函数使用了Python的小波变换库`pywt`，将输入的数据进行小波变换并返回小波系数。`extract_features()`函数接受原始数据，对每一行数据进行小波变换，并提取小波系数中的能量特征，最后将所有特征合并为一个特征向量并返回。

你可以根据自己的数据情况调整小波变换的参数，以及提取不同的特征。

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。