python 经验小波变换

小波变换是一种信号处理技术，可以将信号分解成不同频率的子信号，从而更好地理解和处理信号。在 Python 中，可以使用 PyWavelets 库来进行小波变换。

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用 PyWavelets 进行小波变换：

import pywt
import numpy as np

# 生成一个测试信号
x = np.linspace(0, 1, num=1024)
y = np.sin(2 * np.pi * 5 * x) + np.sin(2 * np.pi * 10 * x)

# 进行小波变换
coeffs = pywt.wavedec(y, 'db1', level=5)

# 打印每个子信号的长度
for i in range(len(coeffs)):
    print(f'Level {i}: {len(coeffs[i])}')

# 重构信号
y_recon = pywt.waverec(coeffs, 'db1')

# 绘制原始信号和重构信号
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x, y, label='Original')
plt.plot(x, y_recon, label='Reconstructed')
plt.legend()
plt.show()

相关问题

python实现小波变换

Python实现小波变换需要使用到一些第三方库，比如pywt和numpy等。以下是一个简单的小波变换的示例代码：

import numpy as np
import pywt

# 生成测试信号
x = np.linspace(0, 1, num=512)
y = np.sin(2 * np.pi * 32 * x) + np.sin(2 * np.pi * 64 * x)

# 小波变换
coeffs = pywt.wavedec(y, 'db4', level=4)

# 重构信号
y_recon = pywt.waverec(coeffs, 'db4')

# 显示结果
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()
plt.plot(x, y, 'b', label='original signal')
plt.plot(x, y_recon, 'r', label='reconstructed signal')
plt.legend()
plt.show()

这个代码会生成一个包含两条曲线的图像，其中蓝色的曲线是原始信号，红色的曲线是通过小波变换和重构得到的信号。

python平稳小波变换

平稳小波变换（Stationary Wavelet Transform，SWT）是一种小波变换的方法，它在时间和频率上都具有局部性质。与传统的连续小波变换（CWT）相比，平稳小波变换将尺度参数离散化，并且在每个尺度上进行平移，从而使得变换后的系数具有相同的时间间隔。这样可以方便地进行信号分析和处理。

在Python中，可以使用PyWavelets库来实现平稳小波变换。以下是一个Python示例代码：

import pywt
import numpy as np

# 定义信号
data = np.random.randn(1000)

# 设置小波族和尺度
wavelet = 'db4'
level = 4

# 进行平稳小波变换
coeffs = pywt.swt(data, wavelet, level)

# 获取近似系数和细节系数
approx_coeffs = coeffs<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
-  *1* *2* [时间序列信号处理（五）——小波变换python实现](https://blog.csdn.net/abc1234abcdefg/article/details/123517320)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
-  *3* [python小波变换1-理论](https://blog.csdn.net/m0_67587806/article/details/128006400)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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