Python中一维小波的能量

Question

我想知道Python中的Energyfor1-D小波是否有实现，就像Matlab 'Ea，Ed = wenergy(C，L)‘一样。我试着自己写一本，但我不确定:公式是：

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其中Dj是细节向量，j= 1,2，…，ld和N1是分解层的数据长度。

import json
import pywt
f=open('DataFile.txt','r')
D=json.load(f)
f.close()
#create the wavelet function
db1 = pywt.Wavelet('db13')
#calculate the number of necessary decompositions
NbrDecomp= pywt.dwt_max_level(len(D), db1)+1
#Initialize an empty list to receive the Detail and Approximation
Vector = [None] * NbrDecomp
#we use the Wavelet decomposition in the pywt module 
Vector = pywt.wavedec(D, db1)
#Now Vector = [Approxiamtion N, Details N, Details N-1,.....] 
#Where N would be the number of decompositions

根据定义，k级的能量是：

Energy(k)=np.sqrt(sum([x**2 for x in Vecktor[len(Vektor)-N-1-k]])/len(Vektor))

实施是否正确？

Answer 1

您可以稍微简化代码：

coeffs[len(coeffs) - k - 1]

可以重写为

coeffs[-k]

并且您可以将平方和求和作为一个NumPy操作(因为您已经在使用NumPy )。

def Energy(coeffs, k):
    return np.sqrt(np.sum(np.array(coeffs[-k]) ** 2)) / len(coeffs[-k])