小波阈值去噪python代码

以下是一个使用小波阈值去噪的Python代码示例：

import pywt
import numpy as np

# 加载含有噪声的信号
noisy_signal = np.array([...])

# 将信号分解为多个小波系数
coeffs = pywt.wavedec(noisy_signal, 'db1', level=6)

# 将噪声系数转换为标准差，并乘以指定的阈值
threshold = 0.5
sigma = np.median(np.abs(coeffs[-1])) / 0.6745
threshold_value = sigma * threshold

# 将所有小波系数转换为零，并保留一个子带用于重构
thresholded_coeffs = []
for i, coeff in enumerate(coeffs):
    if i == 0:
        thresholded_coeffs.append(coeff)
    else:
        thresholded_coeffs.append(pywt.threshold(coeff, threshold_value, 'soft'))
        
# 使用修改后的小波系数重构信号
denoised_signal = pywt.waverec(thresholded_coeffs, 'db1')

注意：这只是一个示例代码，实际应用中需要根据数据和需求进行调整和优化。

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小波阈值去噪 python

以下是使用PyWavelets库进行小波阈值去噪的Python代码示例：

import pywt
import numpy as np

# 生成测试信号
x = np.linspace(0, 1, num=200)
y = np.sin(2 * np.pi * 5 * x) + np.sin(2 * np.pi * 10 * x)
y_noise = y + 0.3 * np.random.randn(len(y))

# 进行小波变换
coeffs = pywt.wavedec(y_noise, 'db4', level=4)

# 设置阈值
sigma = np.median(np.abs(coeffs[-1])) / 0.6745
threshold = sigma * np.sqrt(2 * np.log(len(y)))

# 进行小波阈值去噪
coeffs_thresh = [pywt.threshold(i, value=threshold, mode='soft') for i in coeffs]

# 重构信号
y_denoised = pywt.waverec(coeffs_thresh, 'db4')

# 绘制结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x, y, label='Original signal')
plt.plot(x, y_noise, label='Noisy signal')
plt.plot(x, y_denoised, label='Denoised signal')
plt.legend()
plt.show()

该代码首先生成了一个测试信号，然后使用PyWavelets库的`wavedec`函数进行小波变换，得到小波系数。接着，根据小波系数的中位数和噪声的标准差计算阈值，并使用`threshold`函数对小波系数进行阈值处理。最后，使用`waverec`函数对处理后的小波系数进行重构，得到去噪后的信号。最后，使用Matplotlib库将原始信号、带噪信号和去噪信号绘制在同一张图上，以便比较它们的差异。

小波阈值去噪python

在Python中，可以使用PyWavelets库来实现小波阈值去噪。以下是一个简单的示例代码：

import pywt
import numpy as np

def wavelet_denoise(signal, wavelet='db4', level=1, mode='soft'):
    # 将信号进行小波分解
    coeffs = pywt.wavedec(signal, wavelet, mode=mode, level=level)
    
    # 对每个尺度的细节系数进行阈值处理
    for i in range(1, len(coeffs)):
        coeffs[i] = pywt.threshold(coeffs[i], np.std(coeffs[i]) / 2)
    
    # 重构信号
    denoised_signal = pywt.waverec(coeffs, wavelet, mode=mode)
    
    return denoised_signal

# 示例使用
# 生成带噪声的信号
np.random.seed(0)
signal = np.random.randn(100)

# 添加高斯噪声
noisy_signal = signal + 0.1 * np.random.randn(100)

# 进行小波阈值去噪
denoised_signal = wavelet_denoise(noisy_signal)

# 打印结果
print("原始信号:", signal)
print("带噪信号:", noisy_signal)
print("去噪信号:", denoised_signal)

这个示例代码使用了"db4"小波作为小波基函数，对信号进行了一级小波分解，并使用软阈值处理细节系数。你可以根据自己的需求，调整小波基函数、分解级别以及阈值处理方法。