python小波去噪实验

import matplotlib.pyplot as plt
import pywt
import pandas as pd
import numpy as np#读取csv文件转换为列表序列
path = "data_ce（轴承）/48k_Drive_End_B007_0_122_1.csv"
pathi = "48k_Drive_End_B007_0_122_1.csv"
data0 = pd.read_csv(path, usecols=[1]) #读取'Column2'列的数据
data_array = np.array(data0.stack())  # 首先将pandas读取的数据转化为array
data = data_array.tolist()  # 然后转化为list形式
num = len(data)
print(num)
sampling_rate = 4000  #采样频率
t = np.arange(0, 1.0, 1.0/sampling_rate)# Create wavelet object and define parameters
w = pywt.Wavelet('db8')  # 选用Daubechies8小波
maxlev = pywt.dwt_max_level(len(data), w.dec_len)
print("maximum level is " + str(maxlev))
threshold = 0.2  # Threshold for filtering# Decompose into wavelet components, to the level selected:
coeffs = pywt.wavedec(data, 'db8', level=maxlev)  # 将信号进行小波分解plt.figure()
for i in range(1, len(coeffs)):coeffs[i] = pywt.threshold(coeffs[i], threshold*max(coeffs[i]))  # 将噪声滤波datarec = pywt.waverec(coeffs, 'db8')  # 将信号进行小波重构mintime = 0
maxtime = mintime + len(data) + 1# 画图
plt.figure()
# 第一幅图
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(t, data[mintime:maxtime])
plt.xlabel('time (s)')
plt.ylabel('microvolts (uV)')
plt.title("Raw signal")
# 第二幅图
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(t, datarec[mintime:maxtime-1])
plt.xlabel('time (s)')
plt.ylabel('microvolts (uV)')
plt.title("De-noised signal using wavelet techniques")plt.tight_layout()
plt.show()# print(data)
# print("----------------------------------------------------------")
# print(datarec)
# print(len(datarec))# 将处理后的数据存入CSV文件
# name = ['columns']
# test = pd.DataFrame(columns=name, data=datarec)  # 数据有三列，列名分别为one,two,three
# print(test)
# test.to_csv('shipintu/'+pathi, encoding='gbk')

结果

python小波去噪实验相关推荐

python小波去噪_python小波变换去噪
一,小波去噪原理: 信号产生的小波系数含有信号的重要信息,将信号经小波分解后小波系数较大,噪声的小波系数较小,并且噪声的小波系数要小于信号的小波系数,通过选取一个合适的阀值,大于阀值的小波系数被认为是 ...
python 小波去噪,用Pywavelet去噪信号？
我需要去噪信号.我试图用savgol_滤波器去噪,但结果导致信号中的奇异点丢失.为了去噪和保持奇异性,我尝试使用小波变换.小波阈值和小波逆变换,但都没有成功.有人知道如何使用小波去噪吗?在import ...
python小波去噪_小波去噪
该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼网上的,不知能不能用 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import pywt data = np.l ...
小波去噪处理音频\MFCC对比
1.以"切头剪-切头掉落"音频仿真(小波去噪) (1)Haar小波(2)Daubechies(dbN)小波(3)Coiflet(coifN)小波(4)Biorthogonal(bi ...
音频数据小波去噪-python
大部分内容参考自https://zhuanlan.zhihu.com/p/157540476 原文中处理的数据类型是一维数据类型,由于wav文件也是一维数据,因此同样适用. 1. 第一种实现方法 1. ...
小波自适应阈值选取python_小波去噪阈值如何选取_小波阈值分析 - 全文
1.小波阈值去噪法的流程如下所示: 小波图像去噪就是根据信号和噪声的小波系数在不同尺度上具有不同性质的原理,利用相应的数学工具构造系数选择方式,对带噪信号的小波系数进行处理.小波去噪过程就是利用小波分 ...
matlab小波分析毕业设计,基于matlab的小波去噪分析毕业论文
基于matlab的小波去噪分析毕业论文基于 matlab 的小波去噪分析在图像处理中的应用研究摘要本文首先介绍了小波变换的发展状况以及其基本理论知识,包括连续小波变换和离散小波变换:接着对基 ...
python小波分解与重构_小波分解和重构
小波变换能够很好地表征一大类以低频信息为主要成分的信号, 小波包变换可以对高频部分提供更精细的分解详见(http://www.cnblogs.com/welen/articles/5667217.h ...
基于Cycle Spinning的移不变小波去噪
Cycle Spinning,即循环平移算子,通过多次对信号或图像进行循环平移操作,然后进行平均以补偿严格采样小波变换中缺乏的移位不变性,然后将逆循环平移算子应用于降噪后的信号/图像,并将结果平均获得 ...
请详细解释下小波去噪的原理
小波去噪是一种基于小波分析的降噪方法.小波分析是一种用来对信号进行多尺度分解的技术,其基本思想是将信号分解为不同尺度的多个分量. 在小波去噪中,对于信号中的噪声分量,我们可以将其在高频部分进行降噪.这 ...

python小波去噪实验

python小波去噪实验

结果

python小波去噪实验相关推荐

最新文章

热门文章