小波变化处理数据且提取异常值的python代码

以下是一个处理数据并提取异常值的 Python 小波变换代码：

import pywt
import numpy as np

# 生成示例数据，这里使用 1000 个随机数
data = np.random.randn(1000)

# 选择小波基函数和分解水平
wavelet = pywt.Wavelet('db4')
level = 6

# 进行小波变换
coeffs = pywt.wavedec(data, wavelet, level)

# 计算每层小波系数的绝对值平均值
thresholds = [np.sqrt(2*np.log(len(data))) * np.median(np.abs(c)) 
              for c in coeffs]

# 将小于每层阈值的系数置为零
new_coeffs = [pywt.threshold(c, value, 'soft') for c, value in zip(coeffs, thresholds)]

# 重构信号
reconstructed_data = pywt.waverec(new_coeffs, wavelet)

# 提取异常值
outliers = np.where(np.abs(data - reconstructed_data) > 3*np.std(data))[0]

print("异常值的索引：", outliers)

此代码使用小波变换对原始数据进行了分解，并根据每层小波系数的绝对值平均值计算了阈值，将小于该阈值的系数置为 0，然后重构信号并提取异常值。