eeg小波变换python

在Python中，可以使用pywt库进行EEG数据的小波变换分析。pywt库提供了一系列函数和方法，用于实现连续小波变换和小波包分解重构，以及计算不同频率区间的能量。

下面是一个示例代码，演示了如何使用pywt库进行EEG数据的小波变换和能量计算：

import pywt
import numpy as np

# 定义一个示例EEG数据
eeg_data = np.random.rand(1000)

# 连续小波变换
wavelet = 'db4'  # 选择小波基函数
coeffs = pywt.wavedec(eeg_data, wavelet)

# 小波包分解重构
level = 5  # 设置小波包分解的层数
wp_coeffs = pywt.wavedec(eeg_data, wavelet, level=level)
reconstructed_signal = pywt.waverec(wp_coeffs, wavelet)

# 计算不同频率区间的能量
freq_bands = [(0.5, 4), (4, 8), (8, 12), (12, 30), (30, 70), (70, 100)]  # 定义频率区间
power = []
for band in freq_bands:
    band_coeffs = pywt.central_frequency(wavelet, band, precision=8)  # 计算频率区间对应的小波系数
    band_power = sum(np.abs(band_coeffs) ** 2)  # 计算能量
    power.append(band_power)

# 打印结果
print("连续小波变换结果：", coeffs)
print("小波包分解重构结果：", reconstructed_signal)
print("不同频率区间的能量：", power)

这段代码首先导入了pywt库，并定义了一个示例的EEG数据。然后，使用`pywt.wavedec`函数进行连续小波变换，得到小波系数。接着，使用`pywt.wavedec`函数进行小波包分解重构，得到重构后的信号。最后，使用`pywt.central_frequency`函数计算不同频率区间对应的小波系数，并计算能量。

注意：在使用pywt库之前，需要先安装该库。可以使用以下命令进行安装：

pip install PyWavelets