小波去噪python代码
    小波去噪是信号处理中的一种方法，可以有效地去除信号中的噪声。在Python中，可以使用PyWavelets库来实现小波去噪。
    以下是一个简单的小波去噪的Python代码示例：
    ```python
    import pywt
    import numpy as np
    # 生成带噪声的信号
    x = np.linspace(0, 1, 200)
    signal = np.sin(2*np.pi*10*x) + np.sin(2*np.pi*20*x) + al(0, 0.3, 200)
    # 进行小波去噪
    threshold = np.sqrt(2*np.log(len(signal))) * np.std(signal)
    coeff = pywt.wavedec(signal, 'db4', mode='per')
    coeff[1:] = (pywt.threshold(i, value=threshold, mode='soft') for i in coeff[1:])
    reconstructed_signal = pywt.waverec(coeff, 'db4', mode='per')
    # 绘制结果python新手代码示例
    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.plot(x, signal, label='原始信号')
    plt.plot(x, reconstructed_signal, label='去噪信号')
    plt.legend()
    plt.show()
    ```
    在上面的代码中，我们首先生成了一个带噪声的信号，然后使用PyWavelets库进行小波去噪。这里我们选择了db4小波作为基函数，并使用了软阈值来进行去噪。最后，我们绘制了原始信号和去噪信号的图像，可以看到小波去噪可以有效地去除信号中的噪声。
    需要注意的是，小波去噪的效果会受到选择的小波类型、阈值的大小等因素影响，需要根据具体情况进行调整。

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