【Udemy中英字幕】Practical Python Wavelet Transforms (II): 1D DWT

实用Python小波变换（二）：一维DWT

使用 PyWavelets、Jupyter Notebook、Numpy、Pandas、Matplotlib 等的真实项目

讲师：Dr. Shouke Wei

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你将学到什么

• 滤波器组及其离散小波变换的可视化
• PyWavelet 中的信号扩展模式
• 单级和多级一维离散小波变换的概念和过程
• 一维时间序列信号的单级离散小波分解与重构
• 一维时间序列信号的多级一维离散小波分解
• 小波变换系数的可视化
• 近似和细节重建
• 近似和细节的可视化
• 数据降噪和结果可视化

要求

• 需要有基本的Python编程经验
• 您应该完成《实用Python小波变换（一）：基础》第3节的免费讲座，这是您搭建Python小波变换环境的先决条件。
• 具备 Jupyter Notebook、Python 数据分析和可视化基础知识是优势，但不是必需的

描述

小波变换（WT）或小波分析可能是克服傅里叶变换（FT）  缺点的最新解决方案。 WT 以周期（或频率）形式变换信号，而不会损失时间分辨率。在信号处理领域，小波变换提供了一种将感兴趣的输入信号分解为一组基本波形（即“小波”）的方法，然后通过检查这些小波的系数（或权重）来分析信号。

小波变换可用于平稳和非平稳信号，包括但不限于以下内容：

• 从信号中去除噪声
• 趋势分析与预测
• 检测突然中断、变化或异常行为等，以及
• 大量数据的压缩
  • 名为 JPEG2000 的新图像压缩标准完全基于小波
• 数据加密，即保护数据
• 与机器学习相结合，提高建模精度

所以，如果你能学会这个好工具，对你未来的发展会有很大的帮助。  《实用Python小波变换》 包含一系列 课程，通过实际案例学习小波变换。本课程系列的主题包括以下主题：

• 第 (I) 部分：基础知识
• 第二部分：一维离散小波变换（DWT）
• 平稳小波变换 (SWT)
• 多分辨率分析 (MRA)
• 小波包变换 (WPT)
• 最大重叠离散小波变换 (MODWT)
• 基于MODWT的多分辨率分析（MODWTMRA）

本课程是本课程系列的第二部分。在本课程中，您将通过简单易懂的图表和示例以及两个具体的真实案例和练习来学习单级和多级一维离散小波变换的概念和过程。完成本课程后，您将能够将一维时间序列信号分解为近似系数和细节系数，重建和部分重建信号，从数据信号中降低噪声，并使用漂亮的图形将结果可视化。

本课程适合谁：

• 数据分析、工程师和科学家
• 信号处理工程师和专业人员
• 寻求先进算法的机器学习工程师、科学家和专业人士
• 研究信号处理、数据分析和机器学习的学术教师和学生
• 任何喜欢信号处理、数据分析和机器学习高级算法的人