ewtpy

Ewtpy - эмпирическое вейвлет -трансформация в питоне

Адаптивное разложение сигнала с помощью метода EWT (Gilles, 2013)

Перевод Python с оригинального набора инструментов Matlab.

EWTPY выполняет эмпирическое вейвлет -преобразование 1D -сигнала по N -шкалам. Основная функция - EWT1D:

ewt, mfb, boundary = ewt1d (f, n = 5, log = 0, detect = "locmax", opplion = 0, reg = 'среднее', lengthfilter = 10, sigmafilter = 5)
Другие функции включают:
Ewt_boundaries_detect
Ewt_boundaries_completion
Ewt_meyer_filterbank
Ewt_beta
EWT_MEYER_WAVELET
Localmax
Localmaxmin

Некоторые функциональные возможности из набора инструментов J.Gilles не были реализованы, такие как EWT 2D -входов, предварительная обработка, адаптивная/масштабная граница_DETECT.

Пример папки содержит тестовые сигналы и сценарии

Установка

1. Загрузите проект с https://github.com/vrcarva/ewtpy, затем запустите «Установка python.py» из папки проекта

ИЛИ

2. PIP установить EWTPY

Цитата и контакт

Доступна по адресу https://doi.org/10.1016/j.bspc.2020.102073.

Если вы найдете этот пакет полезным, мы просим вас привести его в вашей работе.
Vinícius R. Carvalho, Márcio fd Moraes, Antônio P. Braga, Eduardo Mam Mendes, оценка пяти различных методов адаптивного разложения для обнаружения и классификации изъятия сигнала EEG, обработка биомедицинских сигналов и контроль, том 62, 2020, 102073, ISSN 1746-8094, Том 62, 2020, 102073, ISSN 1746-8094, Том 62, 2020, 102073, ISSN 1746-8094, Том 62, 2020, 102073, ISSN 1746-8094. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2020.102073.

Если вы разработали новую функционируемость или что -то исправили в коде, просто предоставьте мне соответствующие файлы и какой кредит я должен включить в этот файл readme.

Любые вопросы, комментарии, предложения и/или исправления, пожалуйста, свяжитесь с [email protected]

@author: Vinícius rezende Carvalho
Programa de pós Graduação em Engenharia elétrica - ppgee ufmg
Universidade Federal De Minas Gerais - Belo Horizonte, Бразилия
Núcleo de neurociências - nnc

Пример скрипта

 #%% 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 )