cd pytorch_wavelets pip install . 返回: Successfully built pytorch-wavelets Installing collected packages: pytorch-wavelets Successfully installed pytorch-wavelets-1.2.2 查看你能够使用的变换方法: >>>import pywt>>> pywt.
git clone https:///fbcotter/pytorch_wavelets 1. 然后安装: cd pytorch_wavelets pip install . 1. 2. 返回: Successfully built pytorch-wavelets Installing collected packages: pytorch-wavelets Successfully installed pytorch-wavelets-1.2.2 1. 2. 3. 查看你能够使用的变换方法: >>> import pywt >>...
首先,确保安装了PyWavelets库: pipinstallPyWavelets 1. 接下来,我们实现小波变换池化层: importtorchimporttorch.nnasnnimportpywtclassWaveletPoolLayer(nn.Module):def__init__(self,wavelet='haar',mode='mean'):super(WaveletPoolLayer,self).__init__()self.wavelet=wavelet self.mode=modedefforward(self...
PyWavelets库可以与PyTorch结合使用,因为PyWavelets处理的是numpy数组,而PyTorch张量(tensor)可以很容易地与numpy数组进行转换。 编写代码示例,展示如何在PyTorch中进行小波变换: 以下是一个简单的代码示例,展示了如何在PyTorch中使用PyWavelets进行二维离散小波变换: python import torch import pywt import numpy as np ...
从pytorch_wavelets的源码https://github.com/fbcotter/pytorch_wavelets/blob/master/pytorch_wavelets/dwt/transform2d.py中可见其wave参数使用的是pywt.Wavelet: classDWTForward(nn.Module):"""Performs a 2d DWT Forward decomposition of an imageArgs: ...
在PyTorch 中,我们可以利用 NumPy 和 PyWavelets 库来实现小波滤波。以下是一个简单的示例代码,演示了如何使用小波变换进行信号去噪。 importnumpyasnpimportpywtimportpywt.dataimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorch# 生成带噪声的信号x=np.linspace(0,1,512)signal=np.sin(2*np.pi*7*x)+np.random.normal(0,...
pip install PyWavelets 1. python版本代码: import pywtimport cv2import numpy as npimport mathfrom scipy import signaldef pcnn(img, link=5, beta=0.1, iteration=200): """ PCNN generate fire maps image :param img:source image :param link:pcnn link parm :param beta:pcnn link coefficient :par...
importtorch# 导入PyTorch库importpywt# 导入PyWavelets库以进行小波变换importnumpyasnp# 导入NumPy库用于数值计算 1. 2. 3. 步骤2: 创建输入信号 接下来,我们需要创建一个输入信号。这里我们使用一个简单的正弦波作为示例。 # 创建时间变量t=np.linspace(0,1,2048)# 在0到1之间生成2048个数# 创建一个简单的...
为了使用PyTorch实现小波变换,我们需要安装PyWavelets库,该库可以高效地进行小波变换。可以通过以下命令进行安装: pipinstallPyWavelets 1. 接下来,我们将通过一个简单的示例演示如何使用PyTorch实现小波变换及其去噪效果。 1. 导入必要的库 importnumpyasnpimportpywtimporttorchimportmatplotlib.pyplotasplt ...
# 小波重构reconstructed_signal=pywt.waverec(coeffs,wavelet)# 可视化重构后的信号plt.plot(t,reconstructed_signal)plt.title("Reconstructed Signal")plt.xlabel("Time [s]")plt.ylabel("Amplitude")plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.