modwt Python GitHub 代码

简介

modwt 是一个用于计算 MODWT (极小二乘小波变换) 的 Python 库，可以通过 GitHub 获取到其源代码，封装了一些数据处理的函数，用户可以基于这个库进行对于信号和图像的一些处理。

特性

• 支持标准的 MODWT 算法，包含多个分解层数和小波基
• 支持对于周期信号的分解
• 封装了带追踪诊断的 N重重复过程算法 (N-Replication Algorithm with Tracking Diagnostics)
• 操作简单，易于扩展

使用

环境配置

在使用 modwt 库之前，需要先安装 numpy、scipy 以及 matplotlib 三个库：

pip install numpy scipy matplotlib

安装完成这三个库后，可以通过以下代码来导入 modwt：

import modwt

常规使用

首先使用 WaveletTransform 对象来初始化一个信号的小波变换：

import numpy as np
from modwt import WaveletTransform

data = np.array([2, 3, 4, 5, 8, 10, 11, 7, 2, 1, -1, -6, -9, -5, 1, 7])

wt = WaveletTransform(data, wavelet='db2')
wt.modwt()

WaveletTransform 对象接收两个参数，第一个是数据数组，第二个是所选小波基类型，这里使用了 Daubechies-2 小波基。通过 modwt() 方法，可以进行数据分析，并返回分解后的系数数组。

精确度调整

在 modwt 库中，可以选择不同的级别和阈值来进行精确度的调整。对于一些需要精度的操作，我们可以通过给 WaveletTransform 对象传递 nlevels 和 threshold 来进行精度的调整。

wt_custom = WaveletTransform(data, wavelet='db2', nlevels=6, threshold=0)
wt_custom.modwt()

图像重构

通过 modwt 库进行分解后，可以得到一些基于小波系数的信息。为了进行可视化和更深入的数据分析，可以使用 reconstruction() 方法来进行图像重构。

wt.reconstruction()

这个方法将返回基于小波系数的图像（图像数组）。

开源协议

modwt 库的开源协议为 MIT License，用户可以在遵循该协议的情况下任意修改和使用代码。

源代码

modwt 库的源代码可以在官方的 GitHub 官方仓库获取：https://github.com/flyingfisher/modwt

参考链接

1. https://pypi.org/project/modwt/
2. https://github.com/flyingfisher/modwt
3. https://en.wikipedia.org/wiki/Maximum_overlap_discrete_wavelet_transform