python编程实现PAM算法对部分waveform数据集加20%的高斯噪声

首先，我们需要导入相关的库，包括numpy和matplotlib：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

然后，我们可以通过numpy的loadtxt函数加载部分waveform数据集：

data = np.loadtxt('partial_waveform.txt')

接下来，我们可以使用numpy的random模块生成高斯噪声并与原始数据相加，实现加噪声的操作：

noise = 0.2 * np.random.randn(data.shape[0], data.shape[1])
noisy_data = data + noise

其中，0.2表示噪声的标准差，randn函数生成符合标准正态分布的随机数。

最后，我们可以使用PAM算法对加了噪声的数据进行压缩，并将结果可视化：

def pam(signal, levels):
    signal_min, signal_max = np.min(signal), np.max(signal)
    step_size = (signal_max - signal_min) / (levels - 1)
    levels = [signal_min + step_size * i for i in range(levels)]
    signal_quantized = np.zeros(signal.shape)
    for i in range(levels):
        signal_quantized += (signal >= levels[i]) * levels[i]
    return signal_quantized

quantized_data = pam(noisy_data, 16)
plt.plot(data.T, color='blue', alpha=0.5)
plt.plot(noisy_data.T, color='red', alpha=0.5)
plt.plot(quantized_data.T, color='green', alpha=0.5)
plt.show()

上述代码中，pam函数实现了PAM算法的压缩操作，levels参数表示量化的级别数，signal_min和signal_max分别表示信号的最小值和最大值，step_size表示每个量化级别的步长，levels数组表示每个量化级别的取值。我们可以通过调整levels参数来改变压缩的精度。

最后，我们使用matplotlib库将原始数据、加噪声后的数据以及压缩后的数据可视化出来，其中蓝色表示原始数据，红色表示加噪声后的数据，绿色表示压缩后的数据。