小波阈值去噪后画出去噪结果并保存为txt文件python代码

以下是 Python 代码：

import pywt
import numpy as np

# 定义小波阈值去噪函数
def wavelet_denoise(data, wavelet='db4', level=1, mode='hard'):
    # 分解
    coeffs = pywt.wavedec(data, wavelet, level=level)
    # 阈值计算
    sigma = (1/0.6745) * np.median(np.abs(coeffs[-level]))
    # 去噪
    for i in range(-level, 0):
        coeffs[i] = pywt.threshold(coeffs[i], sigma, mode=mode)
    # 重构
    return pywt.waverec(coeffs, wavelet)

# 导入数据
data = np.loadtxt('原始数据.txt')
# 去噪
data_denoised = wavelet_denoise(data)
# 保存为txt文件
np.savetxt('去噪结果.txt', data_denoised)

说明：

该代码使用小波阈值去噪算法对数据进行去噪，并保存去噪结果为txt文件。其中，使用了PyWavelets库实现小波变换和阈值去噪。在阈值计算时，使用了经验公式：sigma = (1/0.6745) * np.median(np.abs(coeffs[-level]))。该经验公式是对离散小波变换编码系数进行统计学分析得到的，其中，0.6745是标准正态分布的一个近似值，np.median(np.abs(coeffs[-level]))是编码系数的中位数。在代码中，mode参数指定阈值处理模式，'hard'表示硬阈值处理，'soft'表示软阈值处理。