当使用连续小波变换时，不断得到一个类型错误

Question

我正试图用连续小波变换来清除噪声信号scipy.信号具体如下：

df2=signal.cwt(df, np.arange(1,31), 'gaus1')

这给了我一个类型错误：“int”和“str”的实例之间不支持“<；”

为什么会出现这种错误？如何正确地对数据应用连续小波变换？你知道吗

Answer 1

您对cwt()使用了错误的库

您的代码应该使用pywt模块，而不是scipy.signal

使用以下选项：

import pywt
pywt.cwt(df. np.arange(1, 31), 'gaus1')

从https://pywavelets.readthedocs.io/en/latest/ref/cwt.html

或者在文档中查找scipy.signal.cwt()，了解如何正确使用它：

https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.16.1/reference/generated/scipy.signal.cwt.html

Answer 2

如果你想去噪一个信号，我会推荐离散小波，因为它们比连续小波快，可以完美地重建原始信号，从而减少去噪过程中的伪影。你知道吗

离散变换有一维变换和二维变换载重吨以及pywt.dwt2型分别。当前没有2d版本的pywt.cwt公司，因此，如果您的“df”不止一个维度，那么您可能就不走运了（由于scipy库在其核心使用pywt，我怀疑这对您也适用）。你知道吗

还有另一个小波库pycwt，它独立于pywt，可能对您有用，但我对该库没有太多经验。你知道吗