最近工作需要，看了一下小波變換方面的東西，用python實(shí)現(xiàn)了一個(gè)簡單的小波變換類，將來可以用在工作中。

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簡單說幾句原理，小波變換類似于傅里葉變換，都是把函數(shù)用一組正交基函數(shù)展開，選取不同的基函數(shù)給出不同的變換。例如傅里葉變換，選擇的是sin和cos，或者exp(ikx)這種復(fù)指數(shù)函數(shù)；而小波變換，選取基函數(shù)的方式更加靈活，可以根據(jù)要處理的數(shù)據(jù)的特點(diǎn)（比如某一段上信息量比較多），在不同尺度上采用不同的頻寬來對已知信號(hào)進(jìn)行分解，從而盡可能保留多一點(diǎn)信息，同時(shí)又避免了原始傅里葉變換的大計(jì)算量。以下計(jì)算采用的是haar基，它把函數(shù)分為2段（A1和B1，但第一次不分），對第一段內(nèi)相鄰的2個(gè)采樣點(diǎn)進(jìn)行變換（只考慮A1），變換矩陣為

sqrt(0.5)       sqrt(0.5)

sqrt(0.5)        -sqrt(0.5)

變換完之后，再把第一段（A1）分為兩段，同樣對相鄰的點(diǎn)進(jìn)行變換，直到無法再分。

下面直接上代碼

Wavelet.py

import math
 
class wave:
  def __init__(self):
    M_SQRT1_2 = math.sqrt(0.5)
    self.h2 = [M_SQRT1_2, M_SQRT1_2]
    self.g1 = [M_SQRT1_2, -M_SQRT1_2]
    self.h3 = [M_SQRT1_2, M_SQRT1_2]
    self.g2 = [M_SQRT1_2, -M_SQRT1_2]
    self.nc = 2
    self.offset = 0
 
  def __del__(self):
    return
 
class Wavelet:
  def __init__(self, n):
    self._haar_centered_Init()
    self._scratch = []
    for i in range(0,n):
      self._scratch.append(0.0)
    return
    
  def __del__(self):
    return
    
  def transform_inverse(self, list, stride):
    self._wavelet_transform(list, stride, -1)
    return
    
  def transform_forward(self, list, stride):
    self._wavelet_transform(list, stride, 1)
    return
    
  def _haarInit(self):
    self._wave = wave()
    self._wave.offset = 0
    return
    
  def _haar_centered_Init(self):
    self._wave = wave()
    self._wave.offset = 1
    return
    
  def _wavelet_transform(self, list, stride, dir):
    n = len(list)
    if (len(self._scratch) < n):
      print("not enough workspace provided")
      exit()
    if (not self._ispower2(n)):
      print("the list size is not a power of 2")
      exit()
    
    if (n < 2):
      return
 
    if (dir == 1): # 正變換
      i = n
      while(i >= 2):
        self._step(list, stride, i, dir)
        i = i>>1
       
    if (dir == -1):  # 逆變換
      i = 2
      while(i <= n):
        self._step(list, stride, i, dir)
        i = i << 1
    return
    
  def _ispower2(self, n):
    power = math.log(n,2)
    intpow = int(power)
    intn = math.pow(2,intpow)
    if (abs(n - intn) > 1e-6):
      return False
    else:
      return True
      
  def _step(self, list, stride, n, dir):
    for i in range(0, len(self._scratch)):
      self._scratch[i] = 0.0
    
    nmod = self._wave.nc * n
    nmod -= self._wave.offset
    n1 = n - 1
    nh = n >> 1
    
    if (dir == 1): # 正變換
      ii = 0
      i = 0
      while (i < n):
        h = 0
        g = 0
        ni = i + nmod
        for k in range(0, self._wave.nc):
          jf = n1 & (ni + k)
          h += self._wave.h2[k] * list[stride*jf]
          g += self._wave.g1[k] * list[stride*jf]
        self._scratch[ii] += h
        self._scratch[ii + nh] += g
        i += 2
        ii += 1
    
    if (dir == -1):  # 逆變換
      ii = 0
      i = 0
      while (i < n):
        ai = list[stride*ii]
        ai1 = list[stride*(ii+nh)]
        ni = i + nmod
        for k in range(0, self._wave.nc):
          jf = n1 & (ni + k)
          self._scratch[jf] += self._wave.h3[k] * ai + self._wave.g2[k] * ai1
        i += 2
        ii += 1
        
    for i in range(0, n):
      list[stride*i] = self._scratch[i]

新聞名稱：詳解python實(shí)現(xiàn)小波變換的一個(gè)簡單例子-創(chuàng)新互聯(lián)
本文網(wǎng)址：http://www.yijiale78.com/article34/dchjse.html

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