小波应用比较广泛,近期想使用其去噪。由于网上都是matlib实现,故记下一下Python的使用
Pywavelet Denoising 小波去噪
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
|
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import pywt
data = np.linspace( 1 , 4 , 7 )
# pywt.threshold方法讲解:
# pywt.threshold(data,value,mode ='soft',substitute = 0 )
# data:数据集,value:阈值,mode:比较模式默认soft,substitute:替代值,默认0,float类型
#data: [ 1. 1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. ]
#output:[ 6. 6. 0. 0.5 1. 1.5 2. ]
#soft 因为data中1小于2,所以使用6替换,因为data中第二个1.5小于2也被替换,2不小于2所以使用当前值减去2,,2.5大于2,所以2.5-2=0.5.....
print "---------------------soft:绝对值-------------------------"
print pywt.threshold(data, 2 , 'soft' , 6 )
print "---------------------hard:绝对值-------------------------"
#data: [ 1. 1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. ]
#hard data中绝对值小于阈值2的替换为6,大于2的不替换
print pywt.threshold(data, 2 , 'hard' , 6 )
print "---------------------greater-------------------------"
#data: [ 1. 1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. ]
#data中数值小于阈值的替换为6,大于等于的不替换
print pywt.threshold(data, 2 , 'greater' , 6 )
print "---------------------less-------------------------"
print data
#data: [ 1. 1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. ]
#data中数值大于阈值的,替换为6
print pywt.threshold(data, 2 , 'less' , 6 )
|
参考官方文档地址:https://pywavelets.readthedocs.io/en/latest/ref/thresholding-functions.html#pywt.threshold
以上这篇Python Pywavelet 小波阈值实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接:https://blog.csdn.net/Dax1n/article/details/70304316