wavelet

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我想了解使用pywavelet庫的小波的概念。我的第一步是看看如何使用小波係數重建給定的輸入信號。請參閱下面我的代碼： db1 = pywt.Wavelet('db1') cA6, cD6,cD5, cD4, cD3, cD2, cD1=pywt.wavedec(data, db1, level=6) cA6cD_approx = pywt.upcoef('a',cA6,'db1',take=

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一水平抽樣小波在3D numpy的陣列誤差變換

我一直試圖以施加一水平抽樣小波使用函數swtn從封裝pywavelets變換爲3D numpy的排列在Python如下： import numpy as np from pywavelts import swtn img = np.random.rand(4,4,5) WT = swtn(img, 'coif1', level = 1, start_level = 0) 它發源於一個錯

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頻率和水平的小波分解

我正在使用小波進行心電圖壓縮研究。我通常從麻省理工學院心律失常數據庫取樣，最多2000個樣本。在我的一次研討會上，有人問我「我正在考慮的樣品的頻率是多少」。麻省理工學院的數據每秒採樣360個樣本，但他詢問我正在考慮的樣本。他告訴說，小波分解的級數和信號的特定頻率之間有關係。任何一個人都可以告訴我信號的頻率如何與分解級別相關。

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用於最大重疊的Python包離散小波變換（MODWT）

我必須使用python重現使用MODWT的論文的結果。我目前使用pywt，它只有平穩的小波變換（SWT）。我研究了一下，看來目前沒有MODWT的包，我也發現很多人說SWT和MODWT是一回事。但是使用MATLAB的MODWT和python的SWT的結果是不同的。 python中是否有可用於直接執行MODWT的包？或者我可以使用SWT在MODWT中獲得結果嗎？

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在python包中導入錯誤skimage

我想使用skimage.restoration.denoise_wavelet去噪圖像。但導入時會出現問題。 from skimage.restoration import denoise_nl_means,denoise_wavelet ImportError Traceback (most recent call last) <ipython-input-2-161a32d32528> in

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哈爾小波 - 部分信號重構

我試圖近似時間序列/載體usind dwt。我可以應用完整的dwt和idwt重建，但是我不知道如何基於幾個係數（不是全部）重建/近似原始信號。我tryed這一點： library(wavelets) x<-c(7, 5, 5, 3, 3, 3, 4, 6) w <- dwt(x, filter="haar",n.levels = 3) rec<-idwt(w) 我讀到係數截斷，但我不知

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使用rollapply輸出到列表清單

我想使用rollapply或rollapplyr將modwt函數應用於我的時間序列數據。我很熟悉rollapply/r是如何工作的，但我需要一些幫助來設置輸出，以便在使用rollapply時能夠正確存儲我的結果。波浪邊緣包中的modwt函數需要一個時間序列並將其分解爲J個等級，對於我的特殊問題J = 4，這意味着我將從我的單個時間序列中存儲4個系列集合，存儲在5個列表中。在這個列表中，我只關心

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使用滾動窗口的小波關聯

我有3個時間序列，我可以將小波變換應用到滾動窗口。滾動窗口採用長度爲200的單個時間序列，並在前30個樣本上應用waveslim::modwt函數。此輸出5只列出其中我只對感興趣的（D1，D2，D3，D4），並且這些各自具有30的長度一個簡單的例子可以在這裏找到： library(waveslim) J <- 4 #no. of levels in decomposition data(ar1

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MATLAB中的小波調製

我需要繪製以下表達式的波形圖： - 。我不明白如何定義一個小波作爲時間't'（其中'我'將定義）的函數？如何縮放和翻譯小波？ [phi,psi,xval] = wavefun('db4',10); %extracting the psi function from db4 [a,s]=size(psi); %extracting the number of samples. yc(t,

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將多元XTS轉換爲R中的R

我希望計算多元時間序列數據集的小波變換。我打算使用wavethresh包，特別是modwt()函數。該函數的幫助文件指定該對象是「單變量或多變量時間序列，數值向量，矩陣和數據幀也被接受。」目前我的數據集是xts動物園格式，時間間隔爲15分鐘，我希望將其轉換爲ts，但我很困難。我曾嘗試以下： modwtCoeff <- modwt(as.ts(wideRawXTS, + start