Hướng dẫn wavelet packet transform python - chuyển đổi gói wavelet python

Pywavelets là phần mềm biến đổi wavelet nguồn mở cho Python. Nó kết hợp một giao diện cấp cao đơn giản với hiệu suất C và Cython thấp.

Nội dung chính Show

Những đặc điểm chính¶
Tìm sự giúp đỡ¶
Giấy phép¶
Trích dẫn¶

Pywavelets rất dễ sử dụng và bắt đầu với. Chỉ cần cài đặt gói, mở vỏ tương tác Python và loại:

>>> import pywt
>>> cA, cD = pywt.dwt([1, 2, 3, 4], 'db1')

Voilà! Máy tính biến đổi wavelet chưa bao giờ đơn giản như vậy :)

Dưới đây là một ví dụ liên quan hơn một chút về việc áp dụng biến đổi wavelet kỹ thuật số cho hình ảnh:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

import pywt
import pywt.data


# Load image
original = pywt.data.camera()

# Wavelet transform of image, and plot approximation and details
titles = ['Approximation', ' Horizontal detail',
          'Vertical detail', 'Diagonal detail']
coeffs2 = pywt.dwt2(original, 'bior1.3')
LL, (LH, HL, HH) = coeffs2
fig = plt.figure(figsize=(12, 3))
for i, a in enumerate([LL, LH, HL, HH]):
    ax = fig.add_subplot(1, 4, i + 1)
    ax.imshow(a, interpolation="nearest", cmap=plt.cm.gray)
    ax.set_title(titles[i], fontsize=10)
    ax.set_xticks([])
    ax.set_yticks([])

fig.tight_layout()
plt.show()

Những đặc điểm chính¶

Các tính năng chính của pywavelet là:

1D, 2D và ND Chuyển đổi chuyển đổi rời rạc và nghịch đảo (DWT và IDWT)

1D, 2D và ND đa cấp DWT và IDWT
Biến đổi wavelet đứng yên 1D, 2D và ND (biến đổi sóng con không quyết định)
Phân tách gói và tái thiết gói 1D và 2D

Biến đổi sóng con liên tục 1D
Tính toán xấp xỉ của wavelet và các chức năng tỷ lệ
Hơn 100 bộ lọc wavelet tích hợp và hỗ trợ cho các sóng con tùy chỉnh
Tính toán chính xác đơn và kép
Tính toán thực và phức tạp

Kết quả tương thích với Hộp công cụ Wavelet MATLAB (TM)

Tìm sự giúp đỡ¶

Sử dụng các vấn đề của GitHub, Stackoverflow hoặc nhóm thảo luận pywavelet để đăng bình luận hoặc câu hỏi của bạn.

Giấy phép¶

Pywavelets là một phần mềm nguồn mở miễn phí được phát hành theo giấy phép MIT.

Trích dẫn¶

Nếu bạn sử dụng pywavelet trong một ấn phẩm khoa học, chúng tôi sẽ đánh giá cao các trích dẫn của dự án thông qua ấn phẩm Joss sau:

Gregory R. Lee, Ralf Gommers, Filip Wasilewski, Kai Wohlfahrt, Aaron O hèLeary (2019). Pywavelets: Gói Python để phân tích sóng con. Tạp chí Phần mềm nguồn mở, 4 (36), 1237, https://doi.org/10.21105/joss.01237.

Các bản phát hành cụ thể cũng có thể được trích dẫn thông qua Zenodo. DOI dưới đây sẽ tương ứng với bản phát hành gần đây nhất. Dois cho các phiên bản trong quá khứ có thể được tìm thấy bằng cách theo liên kết trong huy hiệu dưới đây với Zenodo:

Nội dung

Cài đặt
Tham khảo API
Ví dụ sử dụng
Đóng góp
Hướng dẫn phát triển
Phát hành ghi chú

Hướng dẫn wavelet packet transform python - chuyển đổi gói wavelet python

Những đặc điểm chính¶

Tìm sự giúp đỡ¶

Giấy phép¶

Trích dẫn¶

Nội dung

Bài Viết Liên Quan

Quảng Cáo

Có thể bạn quan tâm

Toplist được quan tâm

Quảng cáo

Xem Nhiều

Quảng cáo

Chúng tôi

Điều khoản

Trợ giúp

Mạng xã hội