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我正在寻找 FFT 的替代品以在 python 中创建频谱图分析器。我听说小波变换比短时 FFT 更快，并且提供更好的时间精度。我阅读了这篇 wikipedia article，其中介绍了 Java 中的 Haar 小波变换实现：

https://en.wikipedia.org/wiki/Discrete_wavelet_transform#Code_example

我粗暴地将它转换为 python，但我不知道我得到的值是否正确。有人可以确认吗？

结果：

我在 dev c++ 中创建了一个项目。编译时出现此错误。

[链接器错误] 对 `dwt_sym(std::vector >&, int, std::string, std::vector >&, std::vector >&, std::vector >&)' 的未定义引用

这是我的代码：

怎么解决问题？？

我正在尝试使用 Haar 小波对 arcsin(x) 进行小波分解。当同时使用 Matlabdwt或wavedec函数时，我得到近似系数的奇怪值。由于应用低通Haar小波滤波器等于执行半和并且arcsin的最大值为pi / 2，我假设近似系数不能超过pi / 2，但这段代码：

返回大于 pi/2 in 的值cA。这是为什么？

我有一个 EEG 信号，它包含眨眼伪影，我阅读了一些参考资料，知道可以检测眨眼并通过使用小波变换将其移除，但我不知道如何做到这一点，如何检测眨眼？有什么教程给我，在将脑电信号转换成小波系数后，我应该做什么以及可以使用哪个级别的 daubechies 来做到这一点？谢谢！

我有一个几乎可以肯定是某种波状振荡的列表：

y(x): {{x_1, y_1}, ...,{x_n, y_n}}

并希望找到最适合使用 Mathematica 插值此数据的小波。但是，Mathematica 的小波工具箱接受标准的连续（均匀）系列而不是非均匀网格。

可能的解决方案是首先插值y到均匀x网格，然后进行小波分解，或者在不参考工具箱的情况下使用 FindFit 例程显式地找到小波函数的拟合。

还有其他解决方案吗？

运行代码：

你能告诉我数组中的元素是什么c意思l吗？

主要问题：如何scipy.signal.cwt()反转函数。

我已经看到 Matlab 有一个逆连续小波变换函数，它将通过输入小波变换返回数据的原始形式，尽管你可以过滤掉你不想要的切片。

MATALAB 逆 cwt 函数

由于 scipy 似乎没有相同的功能，我一直试图弄清楚如何以相同的形式获取数据，同时消除噪音和背景。我该怎么做呢？我尝试对其进行平方以删除负值，但这使我的值变得很大并且不太正确。

这是我一直在尝试的：

这是一个完全可编译的简短脚本，向您展示我想要获取的数据类型以及我拥有的数据等：

此脚本将输出此图像：

第一个图是原始数据，中间图是小波变换，最后一个图是我想要作为处理后的（背景和噪声去除）数据得到的。

有没有人有什么建议？非常感谢你的帮助。

我希望使用 Stein Unbiased Estimate of Risk (Sure) 对信号进行去噪。

我有一个一维信号。我正在使用小波将信号分解为多个级别的近似系数和细节系数。

为了对原始信号进行去噪，我是否需要对每一级细节系数进行阈值处理，或者对最后一级细节系数进行阈值处理？

我对小波分析和 stackoverflow 都很陌生，希望得到一些帮助。我正在对降雨数据进行时空分析。使用 PCA，我可以将降雨数据的维度减少为几个主要模式，产生 EOF（解释空间变异性）和主成分（解释时间变异性）。

我想使用 Matlab Wavelet Toolbox 对小波进行类似的分析。截至目前，我能够分解二维数据（空间分解），但无法考虑数据的时间变化。

我的第一个行动方案是首先使用 PCA 压缩数据，然后在空间 (EOF) 和时间 (PC) 域中对主要模式进行小波分解。

我想知道这是否是进行此类分析的正确方法，并想就如何进行提出建议。

非常感谢。

我是opencv的新手这是我的代码

当我编译输出成功时，可以显示苹果的图像

但是当我想通过按 Enter 对该图像进行小波处理时，它崩溃了，这里它说：lab09.exe 中 0x7736c41f 处的未处理异常：Microsoft C++ 异常：内存位置 0x003bf30c 处的 std::length_error .. 中断或继续。

请帮助我，谢谢。