Python cusignal.wavelets.wavelets.cwt用法及代码示例

用法: cusignal.wavelets.wavelets.cwt(data, wavelet, widths)

连续小波变换。

使用 wavelet 函数对 data 执行连续小波变换。 CWT 使用wavelet 函数执行与data 的卷积，其特征在于宽度参数和长度参数。

参数：

data：(N,) 数组: 执行转换的数据。
wavelet：函数: 小波函数，它应该有 2 个参数。第一个参数是返回向量将具有的点数 (len(wavelet(length,width)) == length)。第二个是宽度参数，定义小波的大小(例如高斯的标准偏差)。请参阅满足这些要求的 ricker 。
widths：(M,) 序列: 用于变换的宽度。

cwt：(M，N)ndarray: 将具有 (len(widths), len(data)) 的形状。

注意：

length = min(10 * width[ii], len(data))
cwt[ii,:] = cusignal.convolve(data, wavelet(length,
                            width[ii]), mode='same')

例子：

>>> import cusignal
>>> import cupy as cp
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> t = cp.linspace(-1, 1, 200, endpoint=False)
>>> sig  = cp.cos(2 * cp.pi * 7 * t) + cusignal.gausspulse(t - 0.4, fc=2)
>>> widths = cp.arange(1, 31)
>>> cwtmatr = cusignal.cwt(sig, cusignal.ricker, widths)
>>> plt.imshow(abs(cp.asnumpy(cwtmatr)), extent=[-1, 1, 31, 1],
               cmap='PRGn', aspect='auto', vmax=abs(cwtmatr).max(),
               vmin=-abs(cwtmatr).max())
>>> plt.show()

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自rapids.ai大神的英文原创作品 cusignal.wavelets.wavelets.cwt。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

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注意：

例子：