对Python进行小波包分解后的信号在原始信号的横坐标长度下绘制图像

我们可以使用PyWavelets库进行小波包分解和重构操作，并使用Matplotlib库进行绘图。具体实现步骤如下：

1. 导入需要的库：PyWavelets和Matplotlib；
2. 准备原始信号，并进行小波包分解；
3. 选择需要重构的小波包系数，进行小波包重构；
4. 使用Matplotlib绘制原始信号和重构后的信号的图像。

以下是一个示例代码：

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

# 准备原始信号
t = np.linspace(0, 1, num=1024)
signal = np.sin(32 * np.pi * t) + np.sin(64 * np.pi * t)

# 进行小波包分解
wp = pywt.WaveletPacket(signal, 'db1', mode='symmetric', maxlevel=4)

# 选择需要重构的小波包系数
node = wp['a'].path
coeffs = []
for i in range(4):
    node += ('d',) * i
    coeffs.append(wp[node].data)

# 进行小波包重构
reconstructed_signal = pywt.waverec(coeffs, 'db1', mode='symmetric')

# 使用Matplotlib绘制原始信号和重构后的信号的图像
plt.plot(t, signal, label='Original Signal')
plt.plot(t, reconstructed_signal[:1024], label='Reconstructed Signal')
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()

在上述代码中，我们使用了一个由两个正弦波叠加而成的信号作为原始信号，进行了4层小波包分解，并将第一层到第四层的小波包系数进行了重构，最后使用Matplotlib绘制了原始信号和重构后的信号的图像。可以看到，重构后的信号与原始信号非常接近，说明小波包分解和重构操作是有效的。