PyWavelets开源库迁移至GitHub官方仓库

资源摘要信息:"PyWavelets是Python中一个用于离散小波变换（Discrete Wavelet Transforms, DWT）以及其逆变换的库。该库支持多种一维和二维小波变换，并且支持小波包分解（wavelet packet decomposition）。PyWavelets库通常被简称为`pywt`，它具有纯Python和Cython扩展两种版本，其中后者使用Cython实现了更快的性能。 小波变换是一种时间频率分析工具，特别适合处理非平稳信号，即信号的统计特性随时间变化的信号。它在信号处理、图像处理、语音分析等领域有着广泛的应用。小波变换能够提供对信号局部化的时频分析，与傅里叶变换相比，它能够在分析高频信号时提供更好的时间分辨率，在分析低频信号时提供更好的频率分辨率。 PyWavelets库支持多种小波家族，包括Daubechies、Symlets、Coiflets、Biorthogonal、Reverse Biorthogonal、Discrete Meyer等。开发者可以使用这些小波进行数据压缩、特征提取、去噪等操作。它还提供了C扩展接口，可以无缝集成到NumPy和SciPy库中，这意味着可以处理大型数组，提高数据处理的效率。 库中的`dwt`函数用于执行一维离散小波变换，而二维变换则通过`wavedec2`、`waverec2`等函数实现。这些函数允许用户对数据进行分解和重构。对于小波包分解，PyWavelets提供了类似接口，例如`wpdec`和`wprec`函数，使得用户能够在更细的层面上分析信号的特性。 Cython是一种优化的动态编译器，它将Python代码转换成C代码并进行编译，从而提高Python代码的执行效率。在PyWavelets中使用Cython可以显著提升小波变换的计算速度。这种优化对于处理大数据集或者需要进行大规模小波变换的应用场景尤其重要。 通过访问PyWavelets的GitHub页面，用户可以获得最新的库版本、相关文档以及示例代码。该页面还提供了关于如何安装和使用PyWavelets的详细指南，以及有关如何贡献代码或报告问题的信息。" 知识点: 1. PyWavelets是一个开源Python库，专门用于执行离散小波变换（DWT）及其逆变换。 2. 它同时支持一维和二维数据的小波变换，包括小波包分解功能。 3. PyWavelets使用纯Python和Cython扩展两种实现方式，以平衡易用性和性能。 4. 该库支持多种小波家族，适合进行数据压缩、特征提取和去噪等操作。 5. Cython是PyWavelets库性能提升的关键，它将Python代码编译成C代码以提高执行速度。 6. PyWavelets可以高效处理大型数组，且与NumPy和SciPy库兼容性良好。 7. GitHub上的PyWavelets页面提供了最新版本、文档、示例代码以及安装使用指南。 8. PyWavelets的开发遵守开源协议，用户可以自由地使用、修改和贡献代码。