python 小波分析 cwt,python可视化 | 小波分析——​海温数据的时频域分解

本文介绍了使用Python的pycwt库进行小波分析的过程,包括数据预处理、小波变换、计算能量谱、功率谱、小波方差等步骤,并展示了海温数据的时频域分解结果。通过可视化图表,揭示了数据在不同时间尺度上的特征变化。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

模块安装

使用到的库是pycwt,安装非常简单,直接使用pip即可

pip install pycwt

导入模块

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import pycwt as wavelet

from pycwt.helpers import find

from matplotlib.pyplot import MultipleLocator

下载数据

# 从网页获取数据

url = 'http://paos.colorado.edu/research/wavelets/wave_idl/nino3sst.txt'

dat = np.genfromtxt(url, skip_header=19)

print(dat.shape)

(504,)

设置参数

title = 'NINO3 Sea Surface Temperature'   # 标题

label = 'NINO3 SST'                       # 标签

units = 'degC'                            # 单位

t0 = 1871.0                               # 开始的时间,以年为单位

dt = 0.25                                 # 采样间隔,以年为单位

N = dat.size                              # 时间序列的长度

t = np.arange(0, N) * dt + t0             # 构造时间序列数组

去趋势&标准化

p = np.polyfit(t - t0, dat, 1)               # 线性拟合

dat_notrend = dat - np.polyval(p, t - t0)    # 去趋势

std = dat_notrend.std()         &nbs

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