网上找了好多文章都没有提到这个东西,没有说明 wavedec2 函数各个返回值究竟是什么意思

我们先看看 wavedec2 函数的大概形式,

pywt.wavedec2(data, wavelet, mode=’symmetric’, level=None, axes=(-2, -1))    data:    输入的数据    wavelet: 小波基    level:   尺度(要变换多少层)    return: 返回的值要注意,每一层的高频都是包含在一个tuple中,例如三层的话返回为 [cl, (cH3, cV3, cD3), (cH2, cV2, cD2), (cH1, cV1, cD1)]

单单这么看可能不太好懂,所以来个实例,我的目的是把11.xlsx 里面的灰度图像进行3层的小波变换,并要提取变换后的低频分量的系数和高频分量的系数

实例

import pywtimport xlrdimport numpy as npdef excel2matrix(path):    # 把xlsx文件的数据变成np.array数组    data = xlrd.open_workbook(path)    table = data.sheets()[0]    nrows = table.nrows  # 行数    ncols = table.ncols  # 列数    datamatrix = np.zeros((nrows, ncols))    for i in range(nrows):        rows = table.row_values(i)        datamatrix[i,:] = rows    return datamatrixpathX = '11.xlsx'  # 数据路径x = excel2matrix(pathX)     # 我的灰度图数据w = 'sym4'  # 小波基类型l = 3       # 小波变换层次coeffs = pywt.wavedec2(x,w,l)[cl, (cH3, cV3, cD3), (cH2, cV2, cD2), (cH1, cV1, cD1)] = coeffs

说一下这个 coeffs 返回值究竟是个啥,它是个列表,里面主要有两个东西:1)低频系数,以数组形式存放。2)高频系数,每一层的(水平、垂直、对角线)高频系数构成一个 3 维元组,所以有几层小波分解就有几个元组

有的同学可能不知道怎么设置看到代码运行后各变量的值 ,可以参考我这篇文章 pycharm 设置在控制台运行,显示代码涉及到的变量值(类似matlab的工作空间)

使用 wavedec2 函数时注意输入参数的匹配,尽量用名称指定,不要用参数位置匹配,如果用参数位置匹配,一定要检查是否每个参数都匹配正确。不然可能会出现我这篇文章里面的错误 ValueError: too many values to unpack (expected 4)错误,小波变换函数 wavedec2 使用时提示的

数据集链接

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