时间序列小波分解python

时间序列的小波分解在Python中可以使用PyWavelets库来实现。以下是一个简单的示例代码：

import pywt
import numpy as np

# 生成示例时间序列
data = np.arange(1, 11)

# 执行小波分解
coeffs = pywt.wavedec(data, 'db4')

# 打印分解后的系数
for i, coeff in enumerate(coeffs):
    print(f'Level {i+1} coefficients: {coeff}')

# 重构原始信号
reconstructed_data = pywt.waverec(coeffs, 'db4')
print('Reconstructed data:', reconstructed_data)

在上面的代码中，我们使用了`pywt.wavedec`函数执行小波分解，其中第一个参数是输入的时间序列数据，第二个参数是指定小波基函数的名称（这里使用了'Daubechies 4'小波基函数，简写为'db4'）。`pywt.wavedec`函数返回一个系数数组，其中包含了每个分解层级的系数。

然后，我们使用`pywt.waverec`函数对分解后的系数进行重构，得到原始的时间序列数据。

你可以根据自己的需要选择不同的小波基函数和分解层级来进行分析。