⑴ python里的問題 ，pywt.dwt(signal,'db1','sym')這個函數
雜訊能獲取嗎？好吧。你可以試試減一減。不過你的測試用例不太對。 盡量用有規律的數據去做。
比如你可以做一個正弦函數，再人為的加上一點點擾動。再做小波變換看看。另外數據要多些。太短的數據看不出效果來。
至於變換後是兩個4，我想等你數據弄多些就明白了。 數據多些，就容易做圖。你把變換後的數據變成圖形，畫出來。可以用EXCEL來畫。
這樣一對比就明白變換後的兩個4數組是什麼數據。 然後你就可以針對性的處理。取得雜訊也是可以的。
通常來講雜訊是沒有規律的。 但是不排除它是另外一種規律迭加上去的。 試試看。
⑵ 有趣的基於小波分析的信號降噪方法（Python）
本文探索了一種基於小波分析的信號降噪方法，並使用Python進行實現。小波分析作為信號處理領域的重要技術，能夠有效分析和處理信號中的高頻和低頻成分，從而實現信號的降噪。通過小波變換，原始信號被分解為不同的尺度和頻率，使得雜訊與有用信號在不同尺度上有所區別。我們使用Python的scipy庫中的小波變換函數，對信號進行分解。
在進行小波分析時，選擇合適的母小波函數至關重要。母小波函數的選擇直接影響到信號分解的效果。為此，我們首先對信號進行初步分析，根據信號特性選擇合適的母小波函數。然後，通過小波系數的閾值選擇策略，如軟閾值、硬閾值等，對小波系數進行去噪處理。最終，我們將去噪後的系數重構回信號，從而實現信號降噪。
為了驗證方法的有效性，我們通過實際信號進行實驗。實驗結果表明，通過小波分析方法進行降噪後，信號質量得到顯著提升，雜訊得到有效抑制。與傳統的濾波方法相比，小波分析方法具有更好的去噪效果，且能較好地保留信號的特徵。
此外，我們還對小波分析方法在設備異常檢測和智能故障診斷中的應用進行了探討。通過小波分析方法，能夠有效提取設備運行過程中的異常特徵，從而實現設備狀態的實時監測和故障早期預警。在設備健康管理方面，小波分析方法能夠提供全面、准確的設備狀態評估，幫助實現設備的智能維護和優化。
綜上所述，基於小波分析的信號降噪方法在信號處理、設備檢測和健康管理等領域具有廣泛的應用前景。通過Python實現的小波分析工具包，為實際工程應用提供了便利和高效的技術支持。