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Python中Pywavelet小波阈值的示例分析-创新互联

小编给大家分享一下Python中Pywavelet小波阈值的示例分析,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!

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Pywavelet  Denoising 小波去噪 

# -*- 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)

以上是“Python中Pywavelet小波阈值的示例分析”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道!

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