iloc[:, 0]#取第一列数据 plt.plot(data) plt.show() print(data) data_denoising = wavelet_noising(data)#调用函数进行小波阈值去噪 plt.plot(data_denoising)#显示去噪结果 2.3 去噪效果 去噪前:去噪后:3. 实现二 3.1 简介 处理的数据:excel表中存入的时序数据 小波层数:3 小波基:dB10 阈值公式: T...
iloc[:, 0]#取第一列数据 plt.plot(data) plt.show() print(data) data_denoising = wavelet_noising(data)#调用函数进行小波阈值去噪 plt.plot(data_denoising)#显示去噪结果 2.3 去噪效果 去噪前:去噪后:3. 实现二 3.1 简介 处理的数据:excel表中存入的时序数据 小波层数:3 小波基:dB10 阈值公式: T...
实现步骤 1. **分解**：对原始信号进行小波分解，获得不同层次的小波系数。2. **阈值处理**：针对高频系数应用阈值，选择合适的阈值方法，如软硬阈值折中。3. **重构**：对处理后的系数进行逆小波变换，得到去噪后的信号。参数选择 1. **阈值**：传统的固定阈值可能不适用于所有情况，自适应阈值...