連續(xù)小波變換python代碼

連續(xù)小波變換python代碼連續(xù)小波變換（ContinuousWaveletTransform，CWT）是一種用于信號(hào)分析和處理的數(shù)學(xué)工具。它通過(guò)將信號(hào)與不同尺度和位置的小波函數(shù)進(jìn)行卷積，得到信號(hào)在不同頻率范圍內(nèi)的頻譜信息。在Python中，可以使用`pywt`庫(kù)實(shí)現(xiàn)連續(xù)小波變換。

`pywt`是一個(gè)用于小波變換的Python庫(kù)，提供了一系列的小波函數(shù)和變換方法。要使用該庫(kù)，首先需要安裝`pywt`庫(kù)：

```

pipinstallpywt

```

下面是一個(gè)使用連續(xù)小波變換對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析的Python代碼示例：

```python

importnumpyasnp

importpywt

importmatplotlib.pyplotasplt

defcwt_analyze(signal,wavelet='morl',scales=np.arange(1,10)):

coefficients,frequencies=pywt.cwt(signal,scales,wavelet)

power=(abs(coefficients))**2

period=1./frequencies

returncoefficients,frequencies,power,period

#生成一個(gè)信號(hào)

t=np.linspace(0,1,1000)

signal=np.sin(2*np.pi*50*t)+np.sin(2*np.pi*100*t)

#進(jìn)行連續(xù)小波變換分析

coefficients,frequencies,power,period=cwt_analyze(signal)

#繪制連續(xù)小波變換結(jié)果

plt.figure(figsize=(12,6))

plt.subplot(2,1,1)

plt.plot(t,signal)

plt.xlabel('Time')

plt.ylabel('Amplitude')

plt.title('OriginalSignal')

plt.subplot(2,1,2)

plt.contourf(t,period,power)

plt.xlabel('Time')

plt.ylabel('Period')

plt.title('CWTPowerSpectrum')

plt.colorbar()

plt.show()

```

在這個(gè)示例中，首先定義了一個(gè)`cwt_analyze`函數(shù)，它接收一個(gè)信號(hào)作為輸入，并使用`pywt.cwt`函數(shù)進(jìn)行連續(xù)小波變換分析。然后，計(jì)算頻譜的幅度平方并計(jì)算對(duì)應(yīng)的周期。最后，使用`matplotlib`庫(kù)進(jìn)行繪圖，展示原始信號(hào)和連續(xù)小波變換的頻譜信息。

運(yùn)行這段代碼，可以得到一個(gè)包含原始信號(hào)和連續(xù)小波變換頻譜的圖像。圖像的橫坐標(biāo)表示時(shí)間軸，縱坐標(biāo)表示頻率軸。原始信號(hào)在時(shí)間軸上的波形可以清晰地看到，而頻譜圖顯示了信號(hào)在不同頻率范圍內(nèi)的能量分布情況。

除了上述示例，`pywt`庫(kù)還提供了其他的小波函數(shù)和變換方法，可以根據(jù)需要選擇合適的方法進(jìn)行應(yīng)用。在實(shí)際應(yīng)用中，連續(xù)小波變換