python小波阈值去噪函数

在Python中，可以使用PyWavelets库来实现小波阈值去噪。下面是一个示例函数，用于对信号进行小波阈值去噪处理：

import pywt
import numpy as np

def wavelet_denoise(signal, wavelet='db4', level=1, mode='soft', threshold_type='universal'):
    # 将信号进行小波分解
    coeffs = pywt.wavedec(signal, wavelet, mode=mode, level=level)
    
    # 根据阈值选择方法进行去噪
    threshold = pywt.threshold(coeffs[0], threshold_type)
    coeffs[0] *= (np.abs(coeffs[0]) > threshold)
    
    # 将信号进行小波重构
    denoised_signal = pywt.waverec(coeffs, wavelet, mode=mode)
    
    return denoised_signal

在上述代码中，`signal`表示输入的信号序列，`wavelet`表示所选小波基函数（默认为'db4'），`level`表示小波分解的层数（默认为1），`mode`表示边界处理的模式（默认为'soft'），`threshold_type`表示阈值选择的方法（默认为'universal'）。

你可以根据自己的需要，调整这些参数来进行小波阈值去噪处理。