离散小波变换提取原信号的突变点代码 python

以下是一个简单的Python程序，使用离散小波变换（DWT）来提取原始信号的突变点。该程序使用PyWavelets库来执行DWT。

import numpy as np
import pywt

# 生成一个具有突变点的信号
signal = np.zeros(1024)
signal[250:280] = 1
signal[550:570] = -1
signal[800:820] = 2

# 执行离散小波变换
coeffs = pywt.wavedec(signal, 'db4', level=6)

# 提取每个细节系数的标准差
stds = []
for i in range(1, len(coeffs)):
    stds.append(np.std(coeffs[i]))

# 找到标准差的最大值
max_std = max(stds)

# 打印所有超过最大值的标准差的位置
for i in range(len(stds)):
    if stds[i] > max_std:
        print("突变点位置:", pywt.dwt_coeff_len(signal, len(coeffs)-i))

在此示例中，我们使用了一个具有三个突变点的示例信号。我们首先使用pywt.wavedec函数对信号进行离散小波变换，并提取每个细节系数的标准差。然后，我们找到标准差的最大值，并打印所有超过最大值的标准差的位置。这些位置对应于信号中的突变点。