import pywtimport numpy as np# 定义小波变换函数def wavelet_transform(data, wavelet='db4', level=4): coeff = pywt.wavedec(data, wavelet, level=level) return coeff# 定义特征提取函数def extract_features(data): features = [] for i in range(data.shape[0]): # 对每一行数据进行小波变换 coeff = wavelet_transform(data[i]) # 提取小波系数中的能量特征 for j in range(len(coeff)): energy = np.sum(np.square(coeff[j])) features.append(energy) return features

这是一段Python代码，其中使用了PyWavelets库进行小波变换和能量特征提取。具体来说，这段代码定义了一个函数`wavelet_transform`，用于对输入数据进行小波变换；另一个函数`extract_features`则用于提取小波系数中的能量特征。这些特征可以用于机器学习等应用中。需要注意的是，这段代码需要先安装PyWavelets库。

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写一段python代码，测试这个python方法 def wavelet_denoising(data, wavelet='db4', level=1 ,thresh_mode='hard'): coeff = pywt.wavedec(data, wavelet, mode='per') sigma = Denoising.mad(coeff[-level]) uthresh = sigma * np.sqrt(2*np.log(len(data))) coeff[1:] = (pywt.threshold(i, value=uthresh, mode=thresh_mode) for i in coeff[1:]) return pywt.waverec(coeff, wavelet, mode='per')

下面是一段使用 wavelet_denoising 方法的 Python 代码示例：

import pywt
import numpy as np

def wavelet_denoising(data, wavelet='db4', level=1, thresh_mode='hard'):
    coeff = pywt.wavedec(data, wavelet, mode='per')
    sigma = np.median(np.abs(coeff[-level])) / 0.6745
    uthresh = sigma * np.sqrt(2*np.log(len(data)))
    coeff[1:] = [pywt.threshold(i, value=uthresh, mode=thresh_mode) for i in coeff[1:]]
    return pywt.waverec(coeff, wavelet, mode='per')

# 生成噪声数据
np.random.seed(123)
data = np.random.randn(1000)
noisy_data = data + 0.5 * np.random.randn(1000)

# 去噪
cleaned_data = wavelet_denoising(noisy_data)

在上面的代码中，我们首先导入了 pywt 和 numpy 库。然后我们定义了 wavelet_denoising 函数。其中，data 是需要去噪的数据，wavelet 参数是使用的小波函数，默认为 'db4'，level 参数是需要去噪的小波系数层数，默认为1，thresh_mode 参数是阈值类型，默认为 'hard'。在代码中我们用 wavedec 函数分解数据的小波系数，然后用 mad 方法计算系数的标准差，并使用阈值函数对小波系数进行阈值处理，最后用 waverec 函数重构数据。

写一段python代码，测试下面这个python方法 def wavelet_denoising(data, wavelet='db4', level=1 ,thresh_mode='hard'): coeff = pywt.wavedec(data, wavelet, mode='per') sigma = Denoising.mad(coeff[-level]) uthresh = sigma * np.sqrt(2*np.log(len(data))) coeff[1:] = (pywt.threshold(i, value=uthresh, mode=thresh_mode) for i in coeff[1:]) return pywt.waverec(coeff, wavelet, mode='per')

这是一段用来进行小波去噪的python代码。它使用 PyWavelets 库中的 wavelet 和 wavedec 函数来对数据进行小波变换，然后使用阈值函数 threshold 对系数进行阈值处理。最后，使用 waverec 函数将系数重构成原始信号。
其中定义了三个参数，
data 为输入数据,
wavelet 为使用的小波函数，默认为db4，
level 为小波变换的层数，默认为1,
thresh_mode 为阈值函数使用的模式，默认为hard。

请注意，本段代码中还需要引用Denoising和np库。

代码示例：

import numpy as np
import pywt
from pywt import wavedec
from pywt import waverec
from pywt import threshold
from pywt import db4

class Denoising:
    @staticmethod
    def mad(coeff):
        """
        Median Absolute Deviation: a "Robust" version of standard deviation.
        Indices variabililty of the sample.
        https://en.wikipedia.org/wiki/Median_absolute_deviation 
        """
        return np.median(np.abs(coeff - np.median(coeff)))

def wavelet_denoising(data, wavelet=db4, level=1 ,thresh_mode=hard):
    coeff = pywt.wavedec(data, wavelet, mode='per')
    sigma = Denoising.mad(coeff[-level])
    uthresh = sigma * np.sqrt(2*np.log(len(data)))
    coeff[1:] = (pywt.threshold(i, value=uthresh, mode=thresh_mode) for i in coeff[1:])
    return pywt.waverec(coeff, wavelet, mode='per')

使用示例：

import numpy as np
data = np.random.normal(size=1024)
result = wavelet_denoising(data)

请注意变量名和函数名需要准确，否则运行时会出现错误。