wavelet

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我希望计算多元时间序列数据集的小波变换。我打算使用wavethresh包，特别是modwt()函数。该函数的帮助文件指定该对象是“单变量或多变量时间序列，数值向量，矩阵和数据帧也被接受。” 目前我的数据集是xts动物园格式，时间间隔为15分钟，我希望将其转换为ts，但我很困难。我曾尝试以下： modwtCoeff <- modwt(as.ts(wideRawXTS, + start

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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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频率和水平的小波分解

我正在使用小波进行心电图压缩研究。我通常从麻省理工学院心律失常数据库取样，最多2000个样本。在我的一次研讨会上，有人问我“我正在考虑的样品的频率是多少”。麻省理工学院的数据每秒采样360个样本，但他询问我正在考虑的样本。他告诉说，小波分解的级数和信号的特定频率之间有关系。任何一个人都可以告诉我信号的频率如何与分解级别相关。

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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？

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在python包中导入错误skimage

我想使用skimage.restoration.denoise_wavelet去噪图像。但导入时会出现问题。 from skimage.restoration import denoise_nl_means,denoise_wavelet ImportError Traceback (most recent call last) <ipython-input-2-161a32d32528> in

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哈尔小波 - 部分信号重构

我试图近似时间序列/载体usind dwt。我可以应用完整的dwt和idwt重建，但是我不知道如何基于几个系数（不是全部）重建/近似原始信号。我tryed这一点： library(wavelets) x<-c(7, 5, 5, 3, 3, 3, 4, 6) w <- dwt(x, filter="haar",n.levels = 3) rec<-idwt(w) 我读到系数截断，但我不知

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使用rollapply输出到列表清单

我想使用rollapply或rollapplyr将modwt函数应用于我的时间序列数据。我很熟悉rollapply/r是如何工作的，但我需要一些帮助来设置输出，以便在使用rollapply时能够正确存储我的结果。波浪边缘包中的modwt函数需要一个时间序列并将其分解为J个等级，对于我的特殊问题J = 4，这意味着我将从我的单个时间序列中存储4个系列集合，存储在5个列表中。在这个列表中，我只关心

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使用滚动窗口的小波关联

我有3个时间序列，我可以将小波变换应用到滚动窗口。滚动窗口采用长度为200的单个时间序列，并在前30个样本上应用waveslim::modwt函数。此输出5只列出其中我只对感兴趣的（D1，D2，D3，D4），并且这些各自具有30的长度一个简单的例子可以在这里找到： library(waveslim) J <- 4 #no. of levels in decomposition data(ar1

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MATLAB中的小波调制

我需要绘制以下表达式的波形图： - 。我不明白如何定义一个小波作为时间't'（其中'我'将定义）的函数？如何缩放和翻译小波？ [phi,psi,xval] = wavefun('db4',10); %extracting the psi function from db4 [a,s]=size(psi); %extracting the number of samples. yc(t,