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這篇文章將為大家詳細講解有關Pywavelets庫怎么在Python中使用,文章內容質量較高,因此小編分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。
具體如下:
# -*- 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方法講解: # pywt.threshold(data,value,mode ='soft',substitute = 0 ) # data:數據集,value:閾值,mode:比較模式默認soft,substitute:替代值,默認0,float類型 #data: [ 1. 1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. ] #output:[ 6. 6. 0. 0.5 1. 1.5 2. ] #soft 因為data中1小于2,所以使用6替換,因為data中第二個1.5小于2也被替換,2不小于2所以使用當前值減去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中絕對值小于閾值2的替換為6,大于2的不替換 print (pywt.threshold(data, 2, 'hard',6)) #data: [ 1. 1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. ] #data中數值小于閾值的替換為6,大于等于的不替換 print (pywt.threshold(data, 2, 'greater',6) ) print (data ) #data: [ 1. 1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. ] #data中數值大于閾值的,替換為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)#選取小波函數 a = data ca = []#近似分量 cd = []#細節分量 for i in range(5): (a, d) = pywt.dwt(a, w, mode)#進行5階離散小波變換 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))#重構 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()
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將數據序列進行小波分解,每一層分解的結果是上次分解得到的低頻信號再分解成低頻和高頻兩個部分。如此進過N層分解后源信號X被分解為:X = D1 + D2 + … + DN + AN 其中D1,D2,…,DN分別為第一層、第二層到等N層分解得到的高頻信號,AN為第N層分解得到的低頻信號。
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