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如下所示:

#利用小波分析进行特征分析
 
#参数初始化
inputfile= 'C:/Users/Administrator/Desktop/demo/data/leleccum.mat' #提取自Matlab的信号文件
 
from scipy.io import loadmat #mat是MATLAB专用格式,需要用loadmat读取它
mat = loadmat(inputfile)
signal = mat['leleccum'][0]
 
import pywt #导入PyWavelets
coeffs = pywt.wavedec(signal, 'bior3.7', level = 5)
#返回结果为level+1个数字,第一个数组为逼近系数数组,后面的依次是细节系数数组
len(coeffs)

以上这篇python利用小波分析进行特征提取的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
python,小波分析,特征提取

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。