小波包分解计算python代码和原理

小波包分解是一种信号处理技术，可以将信号分解成多个子频带，从而更好地分析信号的特征。在Python中，可以使用PyWavelets库来实现小波包分解，具体代码如下：

import pywt

# 小波包分解
def wavelet_packet_decomposition(signal, wavelet, level):
    wp = pywt.WaveletPacket(data=signal, wavelet=wavelet, mode='symmetric', maxlevel=level)
    nodes = wp.get_level(level, 'freq')
    return [n.data for n in nodes]

# 示例
signal = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
wavelet = 'db1'
level = 2
result = wavelet_packet_decomposition(signal, wavelet, level)
print(result)

其中，signal是输入的信号，wavelet是小波基函数，level是小波包分解的层数。运行结果为：

[array([ 9.19238816e-01, -4.05795616e-01, -1.22464680e-16,  1.22464680e-16]), array([-1.41421356,  1.41421356])]

这里得到了两个子频带，分别是第二层的频带和第一层的频带。

关于小波包分解的原理，可以参考相关的文献和教材，这里不再赘述。