python 小波变换的totalscal
时间: 2023-07-27 16:06:48 浏览: 175
在 Python 中使用小波变换通常需要借助一些第三方库,比如 PyWavelets。如果你想计算小波变换的尺度个数 `totalscal`,可以按照以下步骤进行:
1. 导入 PyWavelets 库:`import pywt`
2. 准备信号数据 `signal`,并指定小波基函数 `wavelet`,例如:`signal = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]`,`wavelet = 'db4'`
3. 调用 PyWavelets 库的 `pywt.cwt` 函数进行连续小波变换,获取返回值 `cwtmatr`,例如:`cwtmatr, frequencies = pywt.cwt(signal, wavelet)`
4. 计算 `totalscal`,即 `cwtmatr` 的行数,例如:`totalscal = cwtmatr.shape[0]`
这样就可以得到小波变换的尺度个数 `totalscal`。
相关问题
连续小波变换中的totalscal
引用\[1\]:在连续小波变换中,totalscal是一个参数,用于确定小波变换的尺度大小。在代码中,totalscal=256表示将连续小波变换分解为256个尺度。这个参数的大小会影响到小波变换的频率分辨率和时间分辨率。较大的totalscal会导致更高的频率分辨率和更低的时间分辨率,而较小的totalscal则会导致更低的频率分辨率和更高的时间分辨率。因此,根据具体的需求和应用场景,可以选择适当的totalscal值来进行连续小波变换。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [小波变换+python](https://blog.csdn.net/weixin_48983346/article/details/126543551)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [使用连续小波变换(cwt)对时间轴上频率发生变化的非平稳信号进行处理](https://blog.csdn.net/ximu__l/article/details/128966735)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [5.基于深度学习的轴承故障诊断--连续小波变换cwt](https://blog.csdn.net/qq_38918049/article/details/125088662)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
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:
```python
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%"]
[ .reference_list ]
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