ewtpy

ewtpy- python中的經驗小波變換

信號與EWT的自適應分解（Gilles，2013）方法

來自原始MATLAB工具箱的Python翻譯。

EWTPY在n尺度上執行1D信號的經驗小波變換。主要功能是ewt1d：

EWT，MFB，邊界= ewt1d（f，n = 5，log = 0，dettect =“ locmax”，完成= 0，reg ='平均''，lengthfilter = 10，sigmafilter = 5）
其他功能包括：
ewt_boundaries_detect
ewt_boundaries_completion
ewt_meyer_filterbank
ewt_beta
ewt_meyer_wavelet
localmax
localmaxmin

尚未實現J.Gilles MATLAB工具箱的某些功能，例如2D輸入的EWT，預處理，自適應/Scalespace Borgaries_detect。

示例文件夾包含測試信號和腳本

安裝

1. 從https://github.com/vrcarva/ewtpy下載項目，然後從項目文件夾中運行“ python setup.py install”

或者

2. PIP安裝ewtpy

引用和接觸

紙張可在https://doi.org/10.1016/j.bspc.2020.102073上找到。

如果您發現此軟件包有用，我們請您在工作中引用它。
ViníciusR。 Carvalho，MárcioFDMoraes，AntônioP。 Braga，Eduardo Mam Mendes，評估了EEG信號癲癇發作和分類，生物醫學信號處理和控制，評估五種不同的適應性分解方法https://doi.org/10.1016/j.bspc.2020.102073。

如果您開發了新的funcionality或修復了代碼中的任何內容，只需向我提供相應的文件，以及我應該在此讀取文件中包含哪些信用。

任何疑問，評論，建議和/或更正，請與[email protected]聯繫

@author：ViníciusRezendecarvalho
ProgramadePósGraduaçãoemEngenhariaElétrica-ppgee UFMG
聯邦米納斯Gerais大學 - 巴西Belo Horizo​​​​nte
núcleodeneurociências -nnc

示例腳本

 #%% 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 )