Pywavelets库怎么在Python中使用

  介绍

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具体如下:

#, - *安康;编码:,utf-8  - *安康;   import  numpy  as  np   import 数学   import  matplotlib.pyplot  as  plt   import  pandas  as  pd   import  datetime    得到scipy  import 插入   得到pandas  import  DataFrame系列      import  numpy  as  np    import  pywt       data =, np.linspace (1, 4, 7),      #,pywt.threshold方法讲解:,   #,,,,,,,,pywt.threshold(数据、价值mode =& # 39;软# 39;,substitute =, 0,),   #,,,,,,,,数据:数据集,价值:阈值、模式:比较模式默认软,替代:替代值,默认0,浮动类型,      #数据:,,[1.5,1只,2只,2.5,3只,3.5,4只),   #输出:[,6只,6只,0只,0.5,1只,1.5,2只),   # soft 因为数据中1小于2,所以使用6替换,因为数据中第二个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(数据,,2,,& # 39;软# 39;(6)),,         #数据:,,[1.5,1只,2只,2.5,3只,3.5,4只),   # hard 数据中绝对值小于阈值2的替换为6大于2的不替换,   print  (pywt.threshold(数据,,2,,& # 39;努力# 39;,6)),         #数据:,,[1.5,1只,2只,2.5,3只,3.5,4只),   #数据中数值小于阈值的替换为6大于等于的不替换,   print  (pywt.threshold(数据,,2,,& # 39;大# 39;(6),)      print  (data )   #数据:,,[1.5,1只,2只,2.5,3只,3.5,4只),   #数据中数值大于阈值的,替换为6,   print  (pywt.threshold(数据,,2,,& # 39;少# 39;(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   #,- *安康;编码:utf-8  - * -      import  numpy  as  np   import  matplotlib.pyplot  as  plt      import  pywt   import  pywt.data         时间=ecg  pywt.data.ecg ()      时间=data1  np.concatenate (np.arange (1, 400),   ,,,,,,,,,,,np.arange (398,, 600),   ,,,,,,,,,,,np.arange (601,, 1024)))   时间=x  np.linspace (0.082, 2.128, num=1024) [:: 1)   时间=data2  np.sin (40, *, np.log (x)), *, np.sign ((np.log (x)))      mode =pywt.Modes.smooth         def  plot_signal_decomp(数据,w,标题):   “““才能Decompose 以及plot  a  signal  S。   S 才能=,An  +, Dn  +, Dn-1  +,…, + D1   “才能”;“   时间=w 才能;pywt.Wavelet (w) #选取小波函数   时间=a 才能;数据   时间=ca 才能;[]#近似分量   时间=cd 才能;[]#细节分量   for 才能小姐:拷贝范围(5):   ,,,(a, d),=, pywt.dwt (a, w,模式)#进行5阶离散小波变换   ,,,ca.append (a)   ,,,cd.append (d)      时间=rec_a 才能;[]   时间=rec_d 才能;[]      for 我,才能,coeff 拷贝列举(ca):   ,,,coeff_list =,(多项式系数,,没有),+,(没有),*我   ,,,rec_a.append (pywt.waverec (coeff_list, w)) #重构      for 我,才能,coeff 拷贝列举(cd):   ,,,coeff_list =,(没有,,多项式系数),+,(没有),*我   ,,,if 小姐:==3:   ,,,,,印刷(len(多项式系数))   ,,,,,印刷(len (coeff_list))   ,,,rec_d.append (pywt.waverec (coeff_list, w))      时间=fig 才能;plt.figure ()   ax_main 才能=,fig.add_subplot (len (rec_a), +, 1, 1, 1)   ax_main.set_title才能(标题)   ax_main.plot才能(数据)   ax_main.set_xlim才能(0,,len(数据),安康;1)      for 我,才能,y 拷贝列举(rec_a):   ,,,ax =, fig.add_subplot (len (rec_a), +, 1,, 2,, 3, +,小姐:*,2)   ,,,ax.plot (y), & # 39; " # 39;)   ,,,ax.set_xlim (0,, len (y),安康;1)   ,,,ax.set_ylabel (“% d", %,(小姐:+,- 1))      for 我,才能,y 拷贝列举(rec_d):   ,,,ax =, fig.add_subplot (len (rec_d), +, 1,, 2,, 4, +,小姐:*,2)   ,,,ax.plot (y), & # 39;舌鳎# 39;)   ,,,ax.set_xlim (0,, len (y),安康;1)   null   null   null   null   null   null   null   null   null   null

Pywavelets库怎么在Python中使用