Python Pywavelet 小波阈值

本文介绍如何使用Python库PyWavelets进行小波去噪处理,并通过具体示例展示了不同阈值处理模式下的效果。

小波应用比较广泛,近期想使用其去噪。由于网上都是matlib实现,故记下一下Python的使用

Pywavelet  Denoising 小波去噪  

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

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 "---------------------soft:绝对值-------------------------"
print pywt.threshold(data, 2, 'soft',6)

print "---------------------hard:绝对值-------------------------"

#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)

print "---------------------greater-------------------------"

#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 "---------------------less-------------------------"
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)


参考官方文档地址:https://pywavelets.readthedocs.io/en/latest/ref/thresholding-functions.html#pywt.threshold

对于Python小波去噪阈值的问题,可以根据引用和引用的内容来回答。小波去噪阈值是通过选择合适的阈值来过滤小波系数,从而去除信号中的噪声。在Python中,可以使用PyWavelets库来实现小波去噪阈值的操作。 在使用PyWavelets库进行小波去噪阈值的过程中,一般需要进行以下几个步骤: 1. 选择合适的小波基函数,如引用中所示,使用Daubechies8小波。 2. 确定分解层数,可以根据信号的特性和噪声水平来选择合适的分解层数。 3. 设置滤波阈值,如引用中所示,可以将阈值设置为0.04。 4. 进行小波分解,将信号进行小波变换得到小波系数。 5. 对小波系数进行阈值处理,可以使用软阈值函数或硬阈值函数来进行阈值处理,如引用中所示,使用软阈值函数来过滤噪声。 6. 进行小波重构,将经过阈值处理的小波系数进行逆变换得到去噪后的信号。 以上是一个简单的示例描述了Python小波去噪阈值的过程,具体的实现方法可以参考PyWavelets库的文档和相关论文。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [python实现小波阈值去噪](https://blog.csdn.net/yy0722a/article/details/114855745)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [python 小波阈值去噪](https://blog.csdn.net/qq_27179263/article/details/97372372)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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