pywavelets

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我一直在努力用pywavelets定义一个自定义小波。我想使用ricker小波执行DWT。然而，瑞克小波似乎不是小波系统提供的内置小波系列的一部分。官方的pywavelet文档给出了一个例子说明如何定义一个定制的Haar小波。 http://www.pybytes.com/pywavelets/ref/wavelets.html 由于函数形式需要放入Ricker小波，所以我一直无法在此示例基础上使

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蟒蛇图像中的2D小波滤波

我正试图在python中做2d小波滤波。我发现了关于PyWavelets的事情，而且我一直在搞这个。我正在尝试进行4个级别的转换。当我将它打印出来时，它会提供较清晰的输出，我不确定到底发生了什么。我已经尝试了一些事情，但是这是最新为例： test = pywt.dwt2(picture,'db1') 上与PyWavelets图像或只是一般的预成型2D小波任何帮助将非常感激。谢谢。编辑：类型小

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多级小波分解不起作用

我想通过使用db4小波和5级分解来分解给定的波。下面是相同的代码： coeffs = pywt.wavedec(yourResultA,'db4',level = 5) 但是编辑器是给我下面的错误： Level value of 5 is too high. Maximum allowed is 0. 我不理解这个错误的含义0水平并没有任何意义。我甚至尝试使用此代码找到DB4小波最大可能

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关于pywavelet返回值的说明

我正在尝试PyWavelets和以下this示例。 import pywt x = [3, 7, 1, 1, -2, 5, 4, 6] cA, cD = pywt.dwt(x, 'db2') 只是为了确认，cA的缩放和cD的延时是多少？任何方式来改变移位/缩放步骤（从wikipedia a和b参数）？

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pywavelet信号重构

我想了解使用pywavelet库的小波的概念。我的第一步是看看如何使用小波系数重建给定的输入信号。请参阅下面我的代码： 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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一水平抽样小波在3D numpy的阵列误差变换

我一直试图以施加一水平抽样小波使用函数swtn从封装pywavelets变换为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) 它发源于一个错

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用于最大重叠的Python包离散小波变换（MODWT）

我必须使用python重现使用MODWT的论文的结果。我目前使用pywt，它只有平稳的小波变换（SWT）。我研究了一下，看来目前没有MODWT的包，我也发现很多人说SWT和MODWT是一回事。但是使用MATLAB的MODWT和python的SWT的结果是不同的。 python中是否有可用于直接执行MODWT的包？或者我可以使用SWT在MODWT中获得结果吗？