Python一维信号的小波分解去噪重构

原创

于 2019-11-20 21:13:08 发布 · 1.8w 阅读

CC 4.0 BY-SA版权

本文介绍了使用Python中的Pywt库进行一维信号的小波分解、去噪和重构的过程。首先讲解了如何安装Pywt库，然后详细阐述了小波分解函数`pywt.wavedec`的参数及作用，接着介绍了小波重构函数`pywt.waverec`。此外，还提到了小波去噪的关键函数`pywt.threshold`及其参数设置。最后，提供了一个完整的一维信号小波去噪与重构的示例代码。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

函数库

首先在python中，小波处理的库为Pywt

安装使用pip：命令如下：

pip install PyWavelets

小波分解

小波分解使用函数pywt.wavedec
完整函数为：

def wavedec(data, wavelet, mode='symmetric', level=None, axis=-1):
    """
    Multilevel 1D Discrete Wavelet Transform of data.

    Parameters
    ----------
    data: array_like
        Input data
    wavelet : Wavelet object or name string
        Wavelet to use
    mode : str, optional
        Signal extension mode, see :ref:`Modes <ref-modes>`.
    level : int, optional
        Decomposition level (must be >= 0). If level is None (default) then it
        will be calculated using the ``dwt_max_level`` function.
    axis: int, optional
        Axis over which to compute the DWT. If not given, the
        last axis is used.

参数一般只需要添加三个，分别是data，wavelet，level：

wavelet指的是小波族，一共有下面几种，一般用