`mdwtdec()` в Matlab против `wavedec()` в Python

pywt wavedec предполагает, что сигнал представляет собой массив. Если сигнал не является массивом, то результаты менее убедительны (для квадратных матриц результат кажется соответствующим построчной операции, но этого нельзя сказать о неквадратных матрицах).

К счастью, вы можете запустить wavedec для каждой строки или столбца, используя apply_along_axis numpy. С небольшой дополнительной оберткой вы можете определить приближение Matlab (версия Matlab, вероятно, имеет лучшую обработку ошибок) для mdwtdec, например:

import pywt
import numpy as np
def mdwtdec(dirdec,x,lev,wavelet):
    """
    Multisignal 1D Discrete Wavelet decomposition.

    Parameters
    ----------
    dirdec  : char
        Direction indicator: 'r' (row) or 'c' (column)
    x       : matrix
        Input matrix
    wavelet : Wavelet object or name string
        Wavelet to use
    lev     : int
        Decomposition level (must be >= 0). If level is None then it
        will be calculated using the ``dwt_max_level`` function.
    """
    return np.apply_along_axis(
        lambda y: np.concatenate(pywt.wavedec(y, wavelet, level=lev)),
        axis={'c':0, 'r':1}[dirdec], arr=x)

в котором я использовал:

• np.concatenate, чтобы коэффициенты аппроксимации и детализации сохранялись в виде плотного вектора строки/столбца.
• выражение lambda для указания выполняемой функции вместе с отображением входных аргументов