这篇文章主要为大家展示了“python如何使用小波分析进行特征提取”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“python如何使用小波分析进行特征提取”这篇文章吧。

椒江网站制作公司哪家好，找创新互联公司！从网页设计、网站建设、微信开发、APP开发、响应式网站设计等网站项目制作，到程序开发，运营维护。创新互联公司2013年至今到现在10年的时间，我们拥有了丰富的建站经验和运维经验，来保证我们的工作的顺利进行。专注于网站建设就选创新互联公司。

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)

以上是“python如何使用小波分析进行特征提取”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！

当前题目：python如何使用小波分析进行特征提取-创新互联
网址分享：http://scpingwu.com/article/desesj.html