浅谈Python小波分析库Pywavelets的一点使用心得_python小波分析库 - CSDN文库

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浅谈浅谈Python小波分析库小波分析库Pywavelets的一点使用心得的一点使用心得

主要介绍了浅谈Python小波分析库Pywavelets的一点使用心得，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的

学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

本文介绍了Python小波分析库Pywavelets，分享给大家，具体如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np

import math

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

import datetime

from scipy import interpolate

from pandas import DataFrame,Series

import numpy as np

import pywt

data = np.linspace(1, 4, 7)

# pywt.threshold方法讲解：

# pywt.threshold（data，value，mode ='soft'，substitute = 0 ）

# data：数据集，value：阈值，mode：比较模式默认soft，substitute：替代值，默认0，float类型

#data: [ 1. 1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. ]

#output：[ 6. 6. 0. 0.5 1. 1.5 2. ]

#soft 因为data中1小于2，所以使用6替换，因为data中第二个1.5小于2也被替换，2不小于2所以使用当前值减去2，，2.5大于2，所以2.5-2=0.5.....

print(pywt.threshold(data, 2, 'soft',6))

#data: [ 1. 1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. ]

#hard data中绝对值小于阈值2的替换为6，大于2的不替换

print (pywt.threshold(data, 2, 'hard',6))

#data: [ 1. 1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. ]

#data中数值小于阈值的替换为6，大于等于的不替换

print (pywt.threshold(data, 2, 'greater',6) )

print (data )

#data: [ 1. 1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. ]

#data中数值大于阈值的，替换为6

print (pywt.threshold(data, 2, 'less',6) )

[6. 6. 0. 0.5 1. 1.5 2. ]

[6. 6. 2. 2.5 3. 3.5 4. ]

[6. 6. 2. 2.5 3. 3.5 4. ]

[1. 1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. ]

[1. 1.5 2. 6. 6. 6. 6. ]

#!/usr/bin/env python

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import pywt

import pywt.data

ecg = pywt.data.ecg()

data1 = np.concatenate((np.arange(1, 400),

np.arange(398, 600),

np.arange(601, 1024)))

x = np.linspace(0.082, 2.128, num=1024)[::-1]

data2 = np.sin(40 * np.log(x)) * np.sign((np.log(x)))

mode = pywt.Modes.smooth

def plot_signal_decomp(data, w, title):

"""Decompose and plot a signal S.

S = An + Dn + Dn-1 + ... + D1

"""

w = pywt.Wavelet(w)#选取小波函数

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