這篇文章主要為大家展示了“python如何使用小波分析進(jìn)行特征提取”,內(nèi)容簡而易懂,條理清晰,希望能夠幫助大家解決疑惑,下面讓小編帶領(lǐng)大家一起研究并學(xué)習(xí)一下“python如何使用小波分析進(jìn)行特征提取”這篇文章吧。
椒江網(wǎng)站制作公司哪家好,找創(chuàng)新互聯(lián)公司!從網(wǎng)頁設(shè)計(jì)、網(wǎng)站建設(shè)、微信開發(fā)、APP開發(fā)、響應(yīng)式網(wǎng)站設(shè)計(jì)等網(wǎng)站項(xiàng)目制作,到程序開發(fā),運(yùn)營維護(hù)。創(chuàng)新互聯(lián)公司2013年至今到現(xiàn)在10年的時(shí)間,我們擁有了豐富的建站經(jīng)驗(yàn)和運(yùn)維經(jīng)驗(yàn),來保證我們的工作的順利進(jìn)行。專注于網(wǎng)站建設(shè)就選創(chuàng)新互聯(lián)公司。如下所示:
#利用小波分析進(jìn)行特征分析 #參數(shù)初始化 inputfile= 'C:/Users/Administrator/Desktop/demo/data/leleccum.mat' #提取自Matlab的信號文件 from scipy.io import loadmat #mat是MATLAB專用格式,需要用loadmat讀取它 mat = loadmat(inputfile) signal = mat['leleccum'][0] import pywt #導(dǎo)入PyWavelets coeffs = pywt.wavedec(signal, 'bior3.7', level = 5) #返回結(jié)果為level+1個(gè)數(shù)字,第一個(gè)數(shù)組為逼近系數(shù)數(shù)組,后面的依次是細(xì)節(jié)系數(shù)數(shù)組 len(coeffs)
以上是“python如何使用小波分析進(jìn)行特征提取”這篇文章的所有內(nèi)容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助,如果還想學(xué)習(xí)更多知識,歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道!