如何在python中实现小波散射变换

在 Python 中实现小波散射变换，可以使用 PyTorch 深度学习库提供的 ScatteringTransform 模块。以下是一个基本示例：

import torch
from kymatio import Scattering1D

# 创建小波散射变换实例
scattering = Scattering1D(J=2, shape=(4096,))

# 创建一个示例信号并进行小波散射变换
x = torch.randn(1, 4096)
Sx = scattering(x)

# 输出小波散射系数的形状
print(Sx.shape)

在上面的代码中，`Scattering1D` 实例接受两个参数：`J` 表示小波分解的深度，`shape` 表示输入信号的形状。`scattering(x)` 会返回小波散射系数，其形状为 `(batch_size, scattering_coefficients, signal_length)`，其中 `scattering_coefficients` 是小波散射系数的数量，它是一个与深度有关的参数。