连续小波变换python代码

以下是Python中进行连续小波变换的代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pywt

# 生成信号
t = np.linspace(0, 1, num=2000)
f1 = 5
f2 = 50
s1 = np.sin(2 * np.pi * f1 * t)
s2 = np.sin(2 * np.pi * f2 * t)
signal = s1 + s2

# 进行小波变换
wavelet = 'db4'
level = 4
coeffs = pywt.wavedec(signal, wavelet, level=level)

# 绘制小波系数和重构信号
fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(8, 6))
for i in range(0, level):
    axs[0].plot(coeffs[i], label='Level {}'.format(i))
axs[1].plot(signal, label='Original signal')
reconstructed_signal = pywt.waverec(coeffs, wavelet)
axs[1].plot(reconstructed_signal, label='Reconstructed signal')
axs[0].set_ylabel('Coefficients')
axs[1].set_xlabel('Sample')
axs[1].set_ylabel('Amplitude')
axs[0].legend(loc='upper right')
axs[1].legend(loc='upper right')
plt.show()

这段代码会生成一个包含原始信号、小波系数和重构信号的图像。其中，使用了PyWavelets库来进行小波变换。可以使用不同的小波基函数和级别进行变换，以获得不同的结果。