pywt中waverec方法里面的mode参数是什么意思

在 PyWavelets 库中，waverec 方法用于通过给定的小波系数重构原始信号。其中 mode 参数用于指定在重构过程中所使用的填充模式。常用的有 “zero” 和 “symmetric” 两种模式。

mode = “zero” 指的是使用零填充的方式。在重构过程中，在边界处使用零填充来消除边界效应。

mode = “symmetric” 指的是使用对称填充的方式。在重构过程中，在边界处使用对称填充来消除边界效应。

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解释下这段代码coeff变量是什么 为什么要从1开始 coeff = pywt.wavedec(data, wavelet, mode='per') sigma = Denoising.mad(coeff[-level]) uthresh = sigma * np.sqrt(2*np.log(len(data))) coeff[1:] = (pywt.threshold(i, value=uthresh, mode=thresh_mode) for i in coeff[1:]) return pywt.waverec(coeff, wavelet, mode='per')

这段代码使用了 PyWavelets 库，这是一个用于进行小波变换和逆小波变换的库。

变量 `coeff` 是小波系数，它是由 `pywt.wavedec()` 函数计算得出的。 `pywt.wavedec()` 函数可以将数据进行小波分解，按照不同的小波函数和模式，得到一个多级的小波系数列表。

`coeff` 从1开始，因为小波分解中第0级系数是原始信号的近似信号，而不是细节信号。 第1级开始的才是细节信号。

变量 `sigma` 是通过计算小波系数中最后一层的平均绝对偏差（MAD）得到的。

变量 `uthresh` 是基于 `sigma` 和数据长度计算得到的阈值。

在代码中使用了 `pywt.threshold()` 函数对小波系数进行阈值处理，将其中小于阈值的系数设置为0。最后返回 通过 `pywt.waverec()` 函数小波重构出的数据.

写一段python代码，测试下面这个python方法 def wavelet_denoising(data, wavelet='db4', level=1 ,thresh_mode='hard'): coeff = pywt.wavedec(data, wavelet, mode='per') sigma = Denoising.mad(coeff[-level]) uthresh = sigma * np.sqrt(2*np.log(len(data))) coeff[1:] = (pywt.threshold(i, value=uthresh, mode=thresh_mode) for i in coeff[1:]) return pywt.waverec(coeff, wavelet, mode='per')

这是一段用来进行小波去噪的python代码。它使用 PyWavelets 库中的 wavelet 和 wavedec 函数来对数据进行小波变换，然后使用阈值函数 threshold 对系数进行阈值处理。最后，使用 waverec 函数将系数重构成原始信号。
其中定义了三个参数，
data 为输入数据,
wavelet 为使用的小波函数，默认为db4，
level 为小波变换的层数，默认为1,
thresh_mode 为阈值函数使用的模式，默认为hard。

请注意，本段代码中还需要引用Denoising和np库。

代码示例：

import numpy as np
import pywt
from pywt import wavedec
from pywt import waverec
from pywt import threshold
from pywt import db4

class Denoising:
    @staticmethod
    def mad(coeff):
        """
        Median Absolute Deviation: a "Robust" version of standard deviation.
        Indices variabililty of the sample.
        https://en.wikipedia.org/wiki/Median_absolute_deviation 
        """
        return np.median(np.abs(coeff - np.median(coeff)))

def wavelet_denoising(data, wavelet=db4, level=1 ,thresh_mode=hard):
    coeff = pywt.wavedec(data, wavelet, mode='per')
    sigma = Denoising.mad(coeff[-level])
    uthresh = sigma * np.sqrt(2*np.log(len(data)))
    coeff[1:] = (pywt.threshold(i, value=uthresh, mode=thresh_mode) for i in coeff[1:])
    return pywt.waverec(coeff, wavelet, mode='per')

使用示例：

import numpy as np
data = np.random.normal(size=1024)
result = wavelet_denoising(data)

请注意变量名和函数名需要准确，否则运行时会出现错误。