读取waveform.data利用python编程实现PAM算法对部分waveform数据集加20%的高斯噪声

可以使用Python中的NumPy和SciPy库来读取waveform数据并实现PAM算法。同时，可以使用NumPy中的random模块生成高斯噪声。

以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np
from scipy.io import wavfile

# 读取waveform数据
sample_rate, waveform = wavfile.read('waveform.wav')

# 将数据归一化到[-1, 1]之间
waveform = waveform.astype(np.float32) / 32767.0

# PAM参数设置
M = 4   # 符号数
L = 3   # 符号长度

# 将waveform数据转换为PAM符号序列
symbols = np.round((waveform + 1) * (M - 1) / 2).astype(int)

# 添加高斯噪声
noisy_symbols = symbols + np.round(np.random.normal(scale=0.2, size=symbols.shape)).astype(int)

# 将PAM符号序列转换回waveform数据
noisy_waveform = np.zeros_like(waveform)
for i in range(len(noisy_waveform)):
    start = i * L
    end = start + L
    symbol = noisy_symbols[i]
    noisy_waveform[start:end] = 2 * symbol / (M - 1) - 1

# 将数据缩放回原始范围
noisy_waveform = noisy_waveform * 32767.0

# 将数据写入新的waveform文件
wavfile.write('noisy_waveform.wav', sample_rate, noisy_waveform.astype(np.int16))

在上面的代码中，我们首先使用`wavfile.read()`函数读取waveform数据，并将其归一化到[-1, 1]的范围内。然后，我们设置了PAM算法的参数M和L，将数据转换为PAM符号序列，并使用NumPy中的random模块生成高斯噪声并添加到符号序列中。最后，我们将噪声数据转换回waveform数据，并将其写入新的waveform文件。

需要注意的是，上面的代码仅适用于单声道的waveform数据。如果您的数据是多声道的，请使用SciPy库中的`wavfile.read()`函数的返回值中的第二个元素来获取每个通道的数据。