🚀今天，我们要探索一下如何用Python实现小波变换，这是一种在信号处理和图像压缩领域非常有用的数学工具。小波变换能够帮助我们更好地理解数据中的局部特征。🔍
📚首先，我们需要导入一些必要的库。在Python中，PyWavelets是一个强大的库，可以帮助我们轻松地进行小波变换。下面让我们来看看如何安装它：
```bash
pip install PyWavelets
```
🛠️接下来，我们来看一个简单的例子。假设我们有一个信号，我们想通过小波变换来分析它的频率特性。
```python
import pywt
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
创建一个示例信号
t = np.linspace(-1, 1, 200)
signal = np.cos(2 np.pi 3 t) + np.sin(2 np.pi 10 t)
应用小波变换
coeffs = pywt.wavedec(signal, 'db1')
绘制原始信号和分解后的系数
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.subplot(len(coeffs), 1, 1)
plt.plot(signal)
for i in range(1, len(coeffs)):
plt.subplot(len(coeffs), 1, i+1)
plt.plot(coeffs[i])
plt.tight_layout()
plt.show()
```
🌈通过这段代码，我们可以看到原始信号以及经过不同尺度的小波变换后的系数。这有助于我们理解信号在不同时间尺度上的特征。💡
🚀希望这个简单的例子能帮助你入门小波变换！如果你有任何问题或需要进一步的帮助，请随时留言。💬
Python 小波变换 数据分析