Python包用于最大重叠离散小波变换（MODWT）

Question

我需要使用Python重现一篇论文中使用了MODWT的结果。目前我正在使用pywt，但它只包含平稳小波变换（SWT）。我进行了一些研究，似乎目前没有专门用于MODWT的Python软件包，并且许多人认为SWT和MODWT是相同的。但是，使用MATLAB的MODWT结果与使用Python的SWT结果不同。是否有Python软件包可以直接使用MODWT？或者我可以使用SWT实现MODWT的结果吗？

- TheStupidOne

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也许这个链接会有帮助：http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/signal.html - wgwz

这个链接很相关：http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.cwt.html#scipy.signal.cwt - wgwz

Answer 1

最近，我读了一本有关小波的书：

Percival, D. B. 和 A. T. Walden 所著的《小波时间序列分析方法》（Wavelet Methods for Time Series Analysis），剑桥大学出版社，2000年

在阅读后，我使用Python实现了modwt和多尺度分析算法。你可以在GitHub这里找到Python代码。希望这对你有所帮助。

- quanly_mc

Answer 2

另一个选择：按照https://es.mathworks.com/help/matlab/matlab_external/install-the-matlab-engine-for-python.html中的说明，安装API以便从Python中使用Matlab。

然后，您可以在Python中使用Matlab的MODWT功能。

import matlab.engine
future = matlab.engine.start_matlab(background=True)   # Starts Matlab on the background, meanwhile Python can execute more commands
    
    
import numpy as np
x = np.sin(2 * np.pi * np.arange(100) / 20) + np.random.randn(100)
    
# Transfiere la señal desde Python a MATLAB
    
eng.workspace['x'] = x
    
# Realizar la MODWT en MATLAB
wavelet = 'db4'  # Nombre de la wavelet (puedes cambiarlo)
level = 5  # Nivel de descomposición
    
# Llama a la función modwt de MATLAB
eng.eval(f"wcoefs = modwt(x, '{wavelet}', {level})", nargout=0)
    
# Recupera los coeficientes de detalle y aproximación desde MATLAB
eng.eval("detail_coefficients = wcoefs(end, :)", nargout=0)
eng.eval("approximation_coefficients = wcoefs(1, :)", nargout=0)
    
# Transfiere los resultados desde MATLAB a Python
detail_coefficients = eng.workspace['detail_coefficients']
approximation_coefficients = eng.workspace['approximation_coefficients']
    
# Puedes imprimir o graficar los coeficientes según tus necesidades
print("Coeficientes de detalle en el nivel", level, ":", detail_coefficients)
print("Coeficientes de aproximación:", approximation_coefficients)
    
eng.quit()

- Dani