经验小波分解python

经验小波分解（Empirical Wavelet Transform，EWT）是一种信号处理技术，可以将信号分解为多个子带。在 Python 中，可以使用 PyEWT 库来实现经验小波分解。以下是一个简单的示例：

首先，需要安装 PyEWT 库。可以使用以下命令：

pip install pyewt

然后，可以按照以下步骤使用 EWT：

1. 导入必要的库和模块：

import numpy as np
import pywt
import ewt

2. 生成一个示例信号：

t = np.linspace(0, 1, 1000)
signal = np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + np.sin(2 * np.pi * 20 * t) + np.sin(2 * np.pi * 50 * t)

3. 将信号分解为多个子带：

coeffs, freqs = ewt.ewt(signal)

4. 可以使用以下代码来绘制分解出的子带：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.subplot(len(coeffs) + 1, 1, 1)
plt.plot(t, signal)
plt.title('Original Signal')

for i in range(len(coeffs)):
    plt.subplot(len(coeffs) + 1, 1, i+2)
    plt.plot(t, coeffs[i], label=str(freqs[i]))
    plt.legend()
    
plt.show()

这将显示原始信号和分解出的所有子带。每个子带都有一个频率标签，表示该子带的中心频率。

以上是一个简单的经验小波分解示例。可以根据需要进行调整和修改。