python小波去噪

小波去噪（Wavelet Denoising）是一种信号处理方法，它可以消除信号中的噪声，提高信号的质量。在Python中，可以使用PyWavelets库来实现小波去噪。

下面是一个简单的小波去噪示例，假设我们有一个包含噪声的信号：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pywt

# 构造含噪声的信号
t = np.linspace(0, 1, 200, endpoint=False)
sig = np.sin(2*np.pi*10*t) + np.random.randn(200)*0.5

# 绘制含噪声的信号
plt.plot(t, sig)
plt.show()

我们可以使用小波变换将信号转换为小波域，然后对小波系数进行阈值处理，来消除噪声。

# 进行小波去噪
coeffs = pywt.wavedec(sig, 'db4', level=6)
threshold = np.std(coeffs[-1])
coeffs[1:] = (pywt.threshold(i, value=threshold, mode='soft') for i in coeffs[1:])
reconstructed_signal = pywt.waverec(coeffs, 'db4')

# 绘制去噪后的信号
plt.plot(t, reconstructed_signal)
plt.show()

在这个示例中，我们使用了db4小波作为小波基函数，进行6级小波分解，并使用了软阈值法进行阈值处理。最终，我们得到了一条去噪后的信号，可以看到噪声已经被消除了