Python 소파 분석 라 이브 러 리 Pywavelets 의 한 가지 사용 소감

본 고 는 Python 소파 분석 라 이브 러 리 Pywavelets 를 소개 하고 여러분 에 게 공유 합 니 다.구체 적 으로 다음 과 같 습 니 다.

# -*- coding: utf-8 -*- 
import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import datetime 
from scipy import interpolate
from pandas import DataFrame,Series

import numpy as np 
import pywt 

data = np.linspace(1, 4, 7) 

# pywt.threshold    ： 
#        pywt.threshold（data，value，mode ='soft'，substitute = 0 ） 
#        data：   ，value：  ，mode：      soft，substitute：   ，  0，float   

#data:  [ 1.  1.5 2.  2.5 3.  3.5 4. ] 
#output：[ 6.  6.  0.  0.5 1.  1.5 2. ] 
#soft   data 1  2，    6  ，  data    1.5  2    ，2   2         2，，2.5  2，  2.5-2=0.5..... 

print(pywt.threshold(data, 2, 'soft',6))  


#data:  [ 1.  1.5 2.  2.5 3.  3.5 4. ] 
#hard data        2    6，  2     
print (pywt.threshold(data, 2, 'hard',6)) 


#data:  [ 1.  1.5 2.  2.5 3.  3.5 4. ] 
#data           6，         
print (pywt.threshold(data, 2, 'greater',6) )

print (data )
#data:  [ 1.  1.5 2.  2.5 3.  3.5 4. ] 
#data        ，   6 
print (pywt.threshold(data, 2, 'less',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
# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

import pywt
import pywt.data


ecg = pywt.data.ecg()

data1 = np.concatenate((np.arange(1, 400),
            np.arange(398, 600),
            np.arange(601, 1024)))
x = np.linspace(0.082, 2.128, num=1024)[::-1]
data2 = np.sin(40 * np.log(x)) * np.sign((np.log(x)))

mode = pywt.Modes.smooth


def plot_signal_decomp(data, w, title):
  """Decompose and plot a signal S.
  S = An + Dn + Dn-1 + ... + D1
  """
  w = pywt.Wavelet(w)#      
  a = data
  ca = []#    
  cd = []#    
  for i in range(5):
    (a, d) = pywt.dwt(a, w, mode)#  5       
    ca.append(a)
    cd.append(d)

  rec_a = []
  rec_d = []

  for i, coeff in enumerate(ca):
    coeff_list = [coeff, None] + [None] * i
    rec_a.append(pywt.waverec(coeff_list, w))#  

  for i, coeff in enumerate(cd):
    coeff_list = [None, coeff] + [None] * i
    if i ==3:
      print(len(coeff))
      print(len(coeff_list))
    rec_d.append(pywt.waverec(coeff_list, w))

  fig = plt.figure()
  ax_main = fig.add_subplot(len(rec_a) + 1, 1, 1)
  ax_main.set_title(title)
  ax_main.plot(data)
  ax_main.set_xlim(0, len(data) - 1)

  for i, y in enumerate(rec_a):
    ax = fig.add_subplot(len(rec_a) + 1, 2, 3 + i * 2)
    ax.plot(y, 'r')
    ax.set_xlim(0, len(y) - 1)
    ax.set_ylabel("A%d" % (i + 1))

  for i, y in enumerate(rec_d):
    ax = fig.add_subplot(len(rec_d) + 1, 2, 4 + i * 2)
    ax.plot(y, 'g')
    ax.set_xlim(0, len(y) - 1)
    ax.set_ylabel("D%d" % (i + 1))


#plot_signal_decomp(data1, 'coif5', "DWT: Signal irregularity")
#plot_signal_decomp(data2, 'sym5',
#          "DWT: Frequency and phase change - Symmlets5")
plot_signal_decomp(ecg, 'sym5', "DWT: Ecg sample - Symmlets5")


plt.show()

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데이터 서열 을 소파 분해 한 결과,각 층 의 분해 결 과 는 지난번 에 분 해 된 저주파 신호 가 저주파 와 고주파 두 부분 으로 분해 되 었 다.이렇게 N 층 에 들 어가 분해 한 후 소스 신호 X 는 X=D1+D2+...+DN+AN 중 D1,D2,DN 은 각각 1 층,2 층 에서 등 N 층 으로 분해 되 어 얻 은 고주파 신호 이 고 AN 은 N 층 으로 분해 되 어 얻 은 저주파 신호 이다.
이상 이 바로 본 고의 모든 내용 입 니 다.여러분 의 학습 에 도움 이 되 고 저 희 를 많이 응원 해 주 셨 으 면 좋 겠 습 니 다.