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淺談Python小波分析庫Pywavelets的一點(diǎn)使用心得

更新時(shí)間：2019年07月09日 11:40:33 作者：elite666

這篇文章主要介紹了淺談Python小波分析庫Pywavelets的一點(diǎn)使用心得，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

本文介紹了Python小波分析庫Pywavelets，分享給大家，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(shù)據(jù)集，value：閾值，mode：比較模式默認(rèn)soft，substitute：替代值，默認(rèn)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?yàn)閐ata中1小于2，所以使用6替換，因?yàn)閐ata中第二個(gè)1.5小于2也被替換，2不小于2所以使用當(dāng)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(shù)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(shù)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(shù)
  a = data
  ca = []#近似分量
  cd = []#細(xì)節(jié)分量
  for i in range(5):
    (a, d) = pywt.dwt(a, w, mode)#進(jìn)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(gòu)

  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

將數(shù)據(jù)序列進(jìn)行小波分解，每一層分解的結(jié)果是上次分解得到的低頻信號(hào)再分解成低頻和高頻兩個(gè)部分。如此進(jìn)過N層分解后源信號(hào)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(hào)，AN為第N層分解得到的低頻信號(hào)。

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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