python实现离散小波分析

离散小波分析是一种信号分析方法，可以将信号分解成不同频率的小波分量，从而更好地理解和处理信号。下面是Python实现离散小波分析的示例代码：

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

# 生成测试信号
t = np.linspace(0, 1, 500)
x = np.sin(2 * np.pi * 5 * t) + np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + np.sin(2 * np.pi * 20 * t)

# 进行离散小波分析
coeffs = pywt.wavedec(x, 'db4', level=2)

# 绘制分解系数
fig, axs = plt.subplots(len(coeffs), sharex=True)
for i, c in enumerate(coeffs):
    axs[i].plot(c)
plt.show()

这里使用了PyWavelets库中的wavedec函数进行离散小波分解，其中参数' db4'表示使用Daubechies4小波进行分解，level=2表示进行2级分解。分解后得到的系数coeffs是一个列表，其中第一个元素是最高频率的小波分量，后面的元素依次是低频分量。通过绘制这些分解系数，可以更好地理解信号的频率特性。