使用连续小波变换时不断出现类型错误

Question

我正在尝试使用来自scipy.signal的连续小波变换清理噪声信号，如下所示：

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

这给我一个类型错误：'int'和'str'的实例之间不支持'<'

为什么会出现此错误，如何正确对数据进行连续小波变换？

Answer 1

您为cwt()使用了错误的库

您的代码应使用pywt模块，而不是scipy.signal

使用以下内容：

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

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

否则，请scipy.signal.cwt()的文档以了解如何正确使用它：

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

Answer 2

如果要对信号进行去噪，我建议您使用离散小波，因为它们比连续小波要快，并且可以完美地重建原始信号，从而减少了去噪过程​​中的伪像。

离散变换分别具有pywt.dwt和pywt.dwt2的一维和二维变换。 当前没有pywt.cwt的2d版本，因此，如果您的“ df”具有多个维度，则您可能不走运（并且由于scipy库在其核心处使用pywt，因此我怀疑是否对您也有用） 。

还有另一个小波库pycwt，它与pywt无关，可能对您有用，但是我对该库没有太多经验。