高转速时间序列小波变换

您可以使用小波变换来分析高转速时间序列数据。小波变换是一种用于时频分析的方法，可以将信号分解为不同频率的子信号，同时保留时间和频率信息。

在小波变换中，您可以选择不同的小波基函数来分解信号。对于高转速时间序列数据，您可以考虑使用具有较高频率分辨率的小波基函数，以捕捉数据中的高频成分。

以下是使用Python中的PyWavelets库进行小波变换的简单示例代码：

import pywt
import numpy as np

# 生成示例数据
# 假设您有一个高转速时间序列数据，存储在一个numpy数组中
data = np.random.randn(1000)  # 替换为您的实际数据

# 执行小波变换
wavelet = 'db4'  # 选择小波基函数，这里使用Daubechies 4小波
level = 5  # 分解的级数，可以根据需要进行调整

coeffs = pywt.wavedec(data, wavelet, level=level)

# 可以根据需要获取不同级别的小波系数
approximation = coeffs[0]  # 近似系数
details = coeffs[1:]  # 细节系数

# 可以进一步对小波系数进行处理或可视化

在这个示例中，我们使用了PyWavelets库来执行小波变换。您可以根据自己的需求选择合适的小波基函数和分解级数，并进一步处理或可视化小波系数以获得对高转速时间序列数据的分析结果。