小编给大家分享一下Python中Pywavelet小波阈值的示例分析，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

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Pywavelet  Denoising 小波去噪 

# -*- coding: utf-8 -*-
 
import numpy as np
import pywt
 
data = np.linspace(1, 4, 7)
 
# pywt.threshold方法讲解：
#    pywt.threshold（data，value，mode ='soft'，substitute = 0 ）
#    data：数据集，value：阈值，mode：比较模式默认soft，substitute：替代值，默认0，float类型
 
#data: [ 1. 1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. ]
#output：[ 6. 6. 0. 0.5 1. 1.5 2. ]
#soft 因为data中1小于2，所以使用6替换，因为data中第二个1.5小于2也被替换，2不小于2所以使用当前值减去2，，2.5大于2，所以2.5-2=0.5.....
print "---------------------soft:绝对值-------------------------"
print pywt.threshold(data, 2, 'soft',6)
 
print "---------------------hard:绝对值-------------------------"
 
#data: [ 1. 1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. ]
#hard data中绝对值小于阈值2的替换为6，大于2的不替换
print pywt.threshold(data, 2, 'hard',6)
 
print "---------------------greater-------------------------"
 
#data: [ 1. 1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. ]
#data中数值小于阈值的替换为6，大于等于的不替换
print pywt.threshold(data, 2, 'greater',6)
print "---------------------less-------------------------"
print data
#data: [ 1. 1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. ]
#data中数值大于阈值的，替换为6
print pywt.threshold(data, 2, 'less',6)

以上是“Python中Pywavelet小波阈值的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道！

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