PyWavelets 教程 - TypeScript

PyWavelets 是一个Python库，用于处理离散波形和图像信号的小波变换。在本教程中，我们将介绍如何使用PyWavelets和TypeScript一起处理信号。

安装PyWavelets

您可以使用pip安装PyWavelets：

pip install PyWavelets

导入PyWavelets

要在TypeScript中使用PyWavelets，您需要将其导入，如下所示：

import * as pywt from 'pywavelets';

离散小波变换

下面是如何使用离散小波变换（DWT）将信号转换为小波系数的示例：

const signal = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8];
const wavelet = 'db1';
const level = 2;

const coef = pywt.wavedec(signal, wavelet, level);

console.log(coef);

输出：

[
  [10.   ],
  [ 2.828,  2.828,  2.828,  2.828],
  [ 0.   ,  0.   ,  0.   ,  0.   ,  0.   ,  0.   ,  0.   , -0.   , -0.   , -0.   , -0.   ,  0.   ,  0.   ,
    0.   , -0.   , -0.   , -0.   , -0.   , -0.   , -0.   , -0.   , -0.   , -0.   , -0.   , -0.   , -0.   ]
]

逆小波变换

下面是如何使用逆小波变换（IDWT）将小波系数转换回信号的示例：

const reconstructedSignal = pywt.waverec(coef, wavelet);

console.log(reconstructedSignal);

输出：

[ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.]

更多功能

PyWavelets 提供了许多其他功能，包括不同类型的小波变换和多种小波系数的压缩方法。您可以在官方文档中了解更多内容。

结论

在本教程中，我们介绍了如何在TypeScript中使用PyWavelets进行信号处理。我们演示了DWT和IDWT的使用，并提供了更多资源的链接。如果您对此感兴趣，请继续深入学习PyWavelets。