用python实现matlab中wrcoef函数

可以使用PyWavelets库实现wrcoef函数的功能，具体实现流程可以参考如下代码：

import pywt

def wrcoef(coeffs, waveletname, level):
    '''
    实现与matlab中wrcoef函数类似的功能
    coeffs: 小波变换后的系数
    waveletname: 小波基名称
    level: 分解的层数
    '''
    a = coeffs[0]
    d = {level:k for k in range(1, level+1)}
    for i in range(level, 0, -1):
        c = coeffs[i]
        a = pywt.idwt(a, c, waveletname)
    return a

# 使用范例
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成信号
t = np.linspace(-1, 1, 200, endpoint=False)
sig = np.sin(2*np.pi*7*t) + np.cos(1.2*np.pi*10*t)
# 进行小波变换，分解层数为2
coeffs = pywt.wavedec(sig, 'db1', level=2)
# 从小波系数中重构信号
rec_sig = wrcoef(coeffs, 'db1', level=2)

plt.plot(t, sig, label='Original signal')
plt.plot(t, rec_sig, label='Reconstructed signal')
plt.legend()
plt.show()

运行上述代码后，将会得到一个图像，其中原信号（蓝色）和重构信号（橙色）基本重合。