连续小波变换之后怎么进行特征提取

连续小波变换（CWT）可以得到一个二维系数矩阵，其中每一行代表一个尺度下的小波系数，每一列代表原始信号的一个时间点。可以使用这个系数矩阵进行特征提取。

常用的 CWT 特征包括：

- 平均能量：可以计算每一行系数的平均能量，表示该尺度下的小波变换对原始信号的贡献程度。可以使用 `np.mean(np.abs(coef)**2, axis=1)` 计算平均能量。
- 能量熵：可以计算每一行系数的能量熵，表示该尺度下小波变换系数的分布情况。可以使用 `np.sum(np.abs(coef)**2 * np.log(np.abs(coef)**2 + 1e-10), axis=1)` 计算能量熵。
- 峰值频率：可以计算每一行系数的峰值频率，表示该尺度下小波变换系数的主要频率。可以使用 `freqs[np.argmax(np.abs(coef), axis=1)]` 计算峰值频率。

例如，对于一个 CWT 系数矩阵 `coef` 和频率数组 `freqs`，可以使用以下代码计算这些特征：

import numpy as np

# 计算平均能量
energy = np.mean(np.abs(coef)**2, axis=1)

# 计算能量熵
entropy = np.sum(np.abs(coef)**2 * np.log(np.abs(coef)**2 + 1e-10), axis=1)

# 计算峰值频率
peak_freq = freqs[np.argmax(np.abs(coef), axis=1)]

这些特征可以用于机器学习等应用中。需要注意的是，特征提取的具体方法可能因应用而异，需要根据实际情况进行调整。