python在进行小波变换后怎么特征提取

在Python中进行小波变换后，可以通过以下几种方式进行特征提取：

1.能量特征提取：计算每个子带中的能量，并将其作为特征值。

2.熵特征提取：计算每个子带中的熵，并将其作为特征值。熵可以衡量信号中的不确定性，因此可以用于区分不同类型的信号。

3.标准差特征提取：计算每个子带中的标准差，并将其作为特征值。标准差可以衡量信号的离散程度，因此可以用于区分不同类型的信号。

4.频率特征提取：计算每个子带中的中心频率，并将其作为特征值。中心频率可以反映信号的频率分布情况，因此可以用于区分不同类型的信号。

以上是常用的小波变换后的特征提取方法，根据实际需求可以选择其中一种或多种进行使用。在Python中，可以使用PyWavelets包进行小波变换和特征提取的操作。