pywt.idwt2的输入输出
时间: 2024-06-04 19:09:55 浏览: 8
`pywt.idwt2`是一个用于二维离散小波逆变换的函数,其输入输出如下:
输入:
- `coeffs`: 二维离散小波变换系数,可以是一个四元组 `(cA, (cH, cV, cD))` 或者一个三元组 `(cA, (cH, cV, cD))`。其中,`cA` 表示低频系数,`(cH, cV, cD)` 表示水平、垂直和对角线方向的高频系数。这些系数可以通过 `pywt.dwt2` 函数获得。
- `wavelet`: 小波基名称或小波对象。可以使用 `pywt.Wavelet` 类创建小波对象,也可以使用小波基名称(如 'db4')。
- `mode`: 边界模式。默认为 'symmetric'。
输出:
- `reconstructed_image`: 逆变换后的二维信号。
相关问题
pywt.wavedec2 输入输出
函数 `pywt.wavedec2` 用于对二维图像进行小波分解。它的输入和输出如下:
**输入:**
- `data`:二维数组,表示输入的图像。
- `wavelet`:小波基名称或小波对象。
- `level`:小波分解的层数,默认为 None,表示一直分解到最后一层。
**输出:**
函数 `pywt.wavedec2` 的输出是一个元组,包含了小波分解产生的系数数组。元组的第一个元素是一个二维数组,表示最后一层的低频系数。其余元素是一个由高到低排列的列表,每个元素都是一个三元组,表示一个小波分解层的系数。具体来说:
- 元组的第二个元素是一个由四个二维数组组成的三元组,表示倒数第二层的高频系数,分别对应水平、垂直和对角线方向的高频系数、
- 元组的第三个元素是一个由四个二维数组组成的三元组,表示倒数第三层的高频系数,
- 以此类推,直到最后一个元素,它是一个由一个二维数组组成的三元组,表示最高层的高频系数。
Traceback (most recent call last): File "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2023.1\PycharmProject\test\test2.py", line 15, in <module> sig_base = pywt.idwt([sig_base, None], 'db4') TypeError: idwt() missing 1 required positional argument: 'wavelet'
抱歉,我的代码中有误。`pywt.idwt()`函数需要传入两个参数,分别是小波变换后的系数和小波函数。以下是修改过的代码:
```python
import pywt
import wfdb
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
record = wfdb.rdrecord('D:/下载/ptb-xl-a-large-publicly-available-electrocardiography-dataset-1.0.3/records100/00000/00001_lr')
sig = record.p_signal[:,0]
# 去除基线漂移
sig_base = pywt.dwt(sig, 'db4')[0]
sig_base = pywt.dwt(sig_base, 'db4')[0]
sig_base = pywt.dwt(sig_base, 'db4')[0]
sig_base = pywt.dwt(sig_base, 'db4')[0]
sig_base = pywt.dwt(sig_base, 'db4')[0]
sig_base = pywt.dwt(sig_base, 'db4')[0]
sig_base = pywt.dwt(sig_base, 'db4')[0]
sig_base = pywt.idwt(sig_base, None, 'db4')
# 进行滤波
sig_filt = pywt.dwt(sig_base, 'db4')
sig_filt[1][:] = 0
sig_filt = pywt.idwt(sig_filt, None, 'db4')
# 画图
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.subplot(2,1,1)
plt.plot(sig)
plt.title('Original Signal')
plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(sig_filt)
plt.title('Filtered Signal')
plt.tight_layout()
plt.show()
```
修改后的代码中,在`pywt.idwt()`中传入两个参数,分别为小波变换后的系数和小波函数。运行代码后,应该可以正常输出去除基线漂移并滤波后的两个图像。
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