小波包分解python代码

这是一段进行小波包分解的Python代码：

import pywt

# load signal
signal = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

# set wavelet parameters
wavelet = "db4"
level = 2

# perform wavelet packet decomposition
wp = pywt.WaveletPacket(data=signal, wavelet=wavelet, mode='symmetric', maxlevel=level)
nodes = wp.get_level(level, 'freq')
coeffs = [n.data for n in nodes]

print(coeffs)

该代码使用Python库 PyWavelets 中的 pywt 模块，其提供了小波包分解的函数和类。在上述代码中，我们首先导入 PyWavelets 库并加载信号数据。然后，我们设置了Hilbert Huang变换的参数，包括选用的小波基和分解水平。最后，我们使用 pywt.WaveletPacket 类来执行小波包分解，并获取指定级别的分解系数。在本例中，我们获取第二个级别的分解系数并将其打印出来。

相关问题

小波包分解 python代码

小波包分解是一种将信号通过小波变换分解为不同频率子频带的方法。它可以用于信号处理、特征提取和数据压缩等领域。以下是一个基于PyWavelets库的Python代码示例，用于进行小波包分解：

import pywt

def wavelet_packet_decomposition(signal, wavelet_name, level):
    # 执行小波包分解
    coeffs = pywt.WaveletPacket(data=signal, wavelet=wavelet_name, mode='symmetric', maxlevel=level)
    
    # 获取每个子频带的系数
    subbands = []
    for node in coeffs.get_level(level, 'freq'):
        subbands.append(coeffs[node.path].data)
    
    return subbands

# 示例用法
input_signal = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
wavelet = 'db4'
decomposition_level = 2

subbands = wavelet_packet_decomposition(input_signal, wavelet, decomposition_level)
print(subbands)

在这个示例中，我们首先导入`pywt`库，并定义了一个`wavelet_packet_decomposition`函数用于执行小波包分解。函数接受输入信号、小波名称和分解层数作为参数，并返回每个子频带的系数。

在主函数中，我们定义了一个输入信号`input_signal`，小波名称`wavelet`（这里使用了Daubechies 4小波）和分解层数`decomposition_level`。

通过调用`wavelet_packet_decomposition`函数，我们得到了每个子频带的系数，并将其打印输出。

这段代码展示了如何使用PyWavelets库进行小波包分解。你也可以根据自己的需求进行调整和扩展。

给出小波包分解的python代码

以下是小波包分解的Python代码：

import pywt

def wavelet_packet_decomposition(signal, waveletname, level):
    wp = pywt.WaveletPacket(signal, waveletname, mode='symmetric', maxlevel=level)
    
    # 获取每个节点的能量
    nodes_energy = {}
    for node in wp.get_level(level, 'natural'):
        if not node.is_leaf:
            continue
        nodes_energy[node.path] = node.data ** 2

    # 根据能量排序，选出前 K 个保留
    K = 8  # 设置保留的节点数
    sorted_nodes = sorted(nodes_energy.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:K]

    # 重新构建小波分解结果
    nodes_to_keep = set(node_path for node_path, _ in sorted_nodes)
    for node in wp.get_level(level, 'natural'):
        if node.path not in nodes_to_keep:
            node.data = None
    return wp.reconstruct(update=True)

希望这个代码可以对你有帮助。