这篇文章将为大家详细讲解有关Pywavelets库怎么在Python中使用，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

成都创新互联公司是专业的田林网站建设公司，田林接单;提供网站建设、网站制作,网页设计,网站设计,建网站,PHP网站建设等专业做网站服务;采用PHP框架,可快速的进行田林网站开发网页制作和功能扩展;专业做搜索引擎喜爱的网站,专业的做网站团队,希望更多企业前来合作!

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
  a = data
  ca = []#近似分量
  cd = []#细节分量
  for i in range(5):
    (a, d) = pywt.dwt(a, w, mode)#进行5阶离散小波变换
    ca.append(a)
    cd.append(d)

  rec_a = []
  rec_d = []

  for i, coeff in enumerate(ca):
    coeff_list = [coeff, None] + [None] * i
    rec_a.append(pywt.waverec(coeff_list, w))#重构

  for i, coeff in enumerate(cd):
    coeff_list = [None, coeff] + [None] * i
    if i ==3:
      print(len(coeff))
      print(len(coeff_list))
    rec_d.append(pywt.waverec(coeff_list, w))

  fig = plt.figure()
  ax_main = fig.add_subplot(len(rec_a) + 1, 1, 1)
  ax_main.set_title(title)
  ax_main.plot(data)
  ax_main.set_xlim(0, len(data) - 1)

  for i, y in enumerate(rec_a):
    ax = fig.add_subplot(len(rec_a) + 1, 2, 3 + i * 2)
    ax.plot(y, 'r')
    ax.set_xlim(0, len(y) - 1)
    ax.set_ylabel("A%d" % (i + 1))

  for i, y in enumerate(rec_d):
    ax = fig.add_subplot(len(rec_d) + 1, 2, 4 + i * 2)
    ax.plot(y, 'g')
    ax.set_xlim(0, len(y) - 1)
    ax.set_ylabel("D%d" % (i + 1))


#plot_signal_decomp(data1, 'coif5', "DWT: Signal irregularity")
#plot_signal_decomp(data2, 'sym5',
#          "DWT: Frequency and phase change - Symmlets5")
plot_signal_decomp(ecg, 'sym5', "DWT: Ecg sample - Symmlets5")


plt.show()

72
5

将数据序列进行小波分解，每一层分解的结果是上次分解得到的低频信号再分解成低频和高频两个部分。如此进过N层分解后源信号X被分解为：X = D1 + D2 + … + DN + AN 其中D1,D2,…,DN分别为第一层、第二层到等N层分解得到的高频信号，AN为第N层分解得到的低频信号。

关于Pywavelets库怎么在Python中使用就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

标题名称：Pywavelets库怎么在Python中使用-创新互联
本文URL：http://chengdu.cdxwcx.cn/article/hpjjp.html