解释下这段代码coeff[1:] 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')

这段代码是用来进行小波变换去噪的。

首先，使用 pywt.wavedec 函数对数据进行小波分解， wavelet 为使用的小波函数， per 为周期延拓模式。

然后，使用 mad 函数计算出小波系数序列中最后一层系数的平均绝对偏差 (MAD) 作为阈值。

再使用 uthresh = sigma * np.sqrt(2*np.log(len(data))) 算出最终阈值。

接着，使用 pywt.threshold 函数进行阈值处理，对小波系数序列中除第一个元素外的所有元素进行处理，使用的阈值模式为 thresh_mode。

最后，使用 pywt.waverec 函数进行小波重构，返回重构后的数据。

coeff[1:] 从1开始是因为，在小波分解过程中，第一个元素是原始数据的近似系数,保留，不进行阈值处理