python小波轴承

在提供的代码中，使用了Python中的pywt库进行小波阈值降噪。小波阈值降噪是一种信号处理方法，通过对信号进行小波分解，然后对小波系数进行阈值处理，最后再进行小波重构，实现减少噪声的目的。

在代码中，首先导入了需要使用的模块，包括matplotlib.pyplot、pywt、numpy和pandas。然后通过读取CSV文件，将需要处理的数据保存在列表s中。接下来，使用了pywt库中的wavedec函数对列表s进行小波分解，其中使用了'sym7'小波基，并设置了6层的分解尺度。通过小波分解得到的列表w，可以通过索引w、w、w等获取对应的近似系数和细节系数。

获取阈值的方式使用了np.sqrt(2*np.log(N))，其中N为信号长度。然后通过循环遍历列表w，使用pywt库中的threshold函数对每个细节系数进行阈值处理，这里使用了mode='soft'表示使用软阈值处理。最后利用pywt库中的waverec函数进行小波重构，得到处理后的信号rec_s。

在可视化部分，利用matplotlib.pyplot库中的subplot和plot函数分别绘制原始信号s和降噪后的信号rec_s。最后，通过plt.show()将图像显示出来。

综上所述，提供的代码是基于Python的小波阈值降噪算法对给定的CSV文件中的数据进行处理，并将原始信号和降噪后的信号进行可视化展示。<span class="em">1</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [正在学习python小波阈值降噪，记录一下](https://blog.csdn.net/stc30kt11/article/details/124477504)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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