ewtpy

EWTPY- Pythonの経験的ウェーブレット変換

EWT（Gilles、2013）メソッドを使用した信号の適応分解

元のMATLABツールボックスからのPython翻訳。

ewtpyは、nスケール上の1D信号の経験的ウェーブレット変換を実行します。主な関数はEWT1Dです：

EWT、MFB、境界= EWT1D（f、n = 5、log = 0、detect = "locmax"、compley = 0、reg = '平均'、長さフィルター= 10、sigmafilter = 5）
その他の機能には次のものが含まれます。
ewt_boundaries_detect
ewt_boundaries_completion
ewt_meyer_filterbank
ewt_beta
ewt_meyer_wavelet
localmax
LocalMaxmin

J.GillesのMATLABツールボックスのいくつかの機能は、2D入力のEWT、前処理、適応/Scalespace Boundaries_Detectなど、実装されていません。

サンプルフォルダーには、テスト信号とスクリプトが含まれています

インストール

1. https://github.com/vrcarva/ewtpyからプロジェクトをダウロードしてから、プロジェクトフォルダーから「python setup.pyインストール」を実行します

または

2. ピップインストールewtpy

引用と連絡先

https://doi.org/10.1016/j.bspc.2020.102073で入手可能な論文。

このパッケージが便利だと思うなら、私たちはあなたの仕事でそれを引用するように親切にお願いします。
ViníciusR. Carvalho、MárcioFDMoraes、AntônioP. Braga、Eduardo Mam Mendes、EEGシグナルの発作と分類、生物医学的信号処理と制御、第62巻、2020、102073、ISSN 1746-8094のための5つの異なる適応分解方法の評価https://doi.org/10.1016/j.bspc.2020.102073。

新しい機能を開発した場合、またはコード内の何かを修正した場合は、対応するファイルと、このREADMEファイルにどのクレジットを含める必要があるかを提供するだけです。

質問、コメント、提案、および/または修正は、[email protected]に連絡してください

@Author：ViníciusRezendeCarvalho
Programa dePósGraduaçãoEmEngenhariaElétrica -PPGee UFMG
Universidade Federal de Minas Gerais -Belo Horizo​​nte、ブラジル
núcleodeneurociências -nnc

サンプルスクリプト

 #%% Example script
import numpy as np
import matplotlib . pyplot as plt
import ewtpy

T = 1000
t = np . arange ( 1 , T + 1 ) / T
f = np . cos ( 2 * np . pi * 0.8 * t ) + 2 * np . cos ( 2 * np . pi * 10 * t ) + 0.8 * np . cos ( 2 * np . pi * 100 * t )
ewt ,  mfb , boundaries = ewtpy . EWT1D ( f , N = 3 )
plt . plot ( f )
plt . plot ( ewt )