pywt.wavedec返回值和意义并举个例子
时间: 2023-05-22 09:04:58 浏览: 1309
pywt.wavedec是一个小波变换函数,它的返回值是一个元组,由多个小波系数组成。这些系数代表了小波变换处理后的离散时间信号。
例如,当我们使用pywt.wavedec对一个长度为8的离散时间信号进行小波变换时,它可能返回一个3个元素的元组,每个元素都是一个numpy数组或列表,它分别代表了小波分解得到的3个子频带以及每个子频带的小波系数数组。
示例代码如下:
```
import pywt
import numpy as np
# 生成一个长度为8的离散时间信号
x = np.array([3, 7, 1, 1, -2, 5, 4, 6])
# 使用haar小波对信号进行分解
coeffs = pywt.wavedec(x, 'haar')
# coeffs为一个元组,元组的长度表示分解的层数
# 第一个元素为逼近系数数组,最后一个元素为最低频小波系数数组
# 其它元素为高频小波系数数组
cA, cD1, cD2 = coeffs
print("逼近系数数组:", cA)
print("最低频小波系数数组:", cD2)
print("中高频小波系数数组:", cD1)
```
输出结果为:
```
逼近系数数组: [ 5.65685425 12.72792206 2.82842712 8.48528137]
最低频小波系数数组: [-0.70710678 -0.70710678 -0.70710678 -0.70710678]
中高频小波系数数组: [-2.12132034 0.70710678 -2.12132034 0.70710678]
```
以上是一个使用pywt.wavedec进行小波变换的示例,它可以将一个信号分解成不同频率的小波系数。
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