python 时间序列小波变换

Python中可以使用PyWavelets库进行时间序列的小波变换。下面是一个示例代码，展示了如何使用PyWavelets进行时间序列的小波变换：

import numpy as np
import pywt
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成示例时间序列
sampling_rate = 1024
t = np.arange(0, 1.0, 1.0 / sampling_rate)
f1 = 100
f2 = 200
f3 = 300
f4 = 400
data = np.piecewise(t, [t < 1, t < 0.8, t < 0.5, t < 0.3], [lambda t: 400*np.sin(2 * np.pi * f4 * t), lambda t: 300*np.sin(2 * np.pi * f3 * t), lambda t: 200*np.sin(2 * np.pi * f2 * t), lambda t: 100*np.sin(2 * np.pi * f1 * t)])

# 小波变换参数设置
wavename = 'cgau8'
totalscal = 256
fc = pywt.central_frequency(wavename)
cparam = 2 * fc * totalscal
scales = cparam / np.arange(totalscal, 1, -1)

# 进行小波变换
[cwtmatr, frequencies = pywt.cwt(data, scales, wavename, 1.0 / sampling_rate)

# 绘制小波变换结果
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.subplot(211)
plt.plot(t, data)
plt.xlabel("t(s)")
plt.title('Time Series', fontsize=20)
plt.subplot(212)
plt.contourf(t, frequencies, abs(cwtmatr))
plt.ylabel("Frequency (Hz)")
plt.xlabel("t(s)")
plt.subplots_adjust(hspace=0.4)
plt.show()

这段代码首先生成了一个示例时间序列，然后使用指定的小波基函数进行小波变换，最后绘制了小波变换的结果图。你可以根据自己的需求修改示例代码中的时间序列数据和小波基函数类型，以适应不同的场景。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [时间序列信号处理（五）——小波变换python实现](https://blog.csdn.net/abc1234abcdefg/article/details/123517320)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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