⑴ python里的問題 ，pywt.dwt(signal,'db1','sym')這個函數
雜訊能獲取嗎？好吧。你可以試試減一減。不過你的測試用例不太對。 盡量用有規律的數據去做。
比如你可以做一個正弦函數，再人為的加上一點點擾動。再做小波變換看看。另外數據要多些。太短的數據看不出效果來。
至於變換後是兩個4，我想等你數據弄多些就明白了。 數據多些，就容易做圖。你把變換後的數據變成圖形，畫出來。可以用EXCEL來畫。
這樣一對比就明白變換後的兩個4數組是什麼數據。 然後你就可以針對性的處理。取得雜訊也是可以的。
通常來講雜訊是沒有規律的。 但是不排除它是另外一種規律迭加上去的。 試試看。
⑵ python如何實現類似matlab的小波濾波
T=wpdec(y,5,'db40');
%信號y進行波包解層數5T波樹plot看
a10=wprcoef(T,[1,0]);
%a10節點[1,0]進行重構信號貌似沒層重構說吧能某層某節點進行重構節點編號波樹
%以下為濾波程序（主要調節參數c的大小）
c=10;
wn=0.1;
fs=50000; %采樣頻率；
b=fir1(c,wn/(fs/2),hamming(c+1));
y1=filtfilt(b,1,y);%對y濾波。
⑶ 有誰熟悉python里的小波變換pywt.wavelet么
T=wpdec(y,5,'db40'); %信號y進行波包解層數5T波樹plot看 a10=wprcoef(T,[1,0]); %a10節點[1,0]進行重構信號貌似沒層重構說吧能某層某節點進行重構節點編號波樹看
⑷ 數據挖掘方向，Python中還需要學習哪些內容
就題論題，還包括：
1. Python 資料庫連接庫，例如MySQL 連接庫的應用，這決定你的數據從哪裡來。這裡面涉及到sql語法和資料庫基本知識，是你在學習的時候必須一起學會的。
2. Python 做基本數據計算和預處理的庫，包括numpy ，scipy，pandas 這三個用得最多。
3. 數據分析和挖掘庫，主要是sklearn，Statsmodels。前者是最廣泛的機器學習庫，後者是側重於統計分析的庫。（要知道統計分析大多時候和數據挖掘都錯不能分開使用）
4. 圖形展示庫。matpotlib，這是用的最多的了。
說完題主本身 要求，樓上幾位說的對，你還需要一些關於數據挖掘演算法的基本知識和認知，否則即使你調用相關庫得到結果，很可能你都不知道怎麼解讀，如何優化，甚至在什麼場景下還如何選擇演算法等。因此基本知識你得了解。主要包括：
1.統計學相關，看看深入淺出數據分析和漫畫統計學吧，雖然是入門的書籍，但很容易懂。
2.數據挖掘相關，看看數據挖掘導論吧，這是講演算法本身得書。
剩下的就是去實踐了。有項目就多參與下項目，看看真正的數據挖掘項目是怎麼開展的，流程怎樣等。沒有項目可以去參加一些數據挖掘或機器學習方面的大賽，也是增加經驗得好方法。
⑸ python中怎麼實現改figure標題的功能
1、用set給figure加標題，改窗口名稱。
set(gcf,'Name','My Figure Name')
h=figure(1);
set(h,'name','Haar小波變換','Numbertitle','off')
2、更改figure標題
fg1=figure('numbertitle','off','name','標題名稱,'color','white');
saveas(fg1,'保存圖形的名稱');