我一直在使用 R 包wavethresh来获得小波变换和分组小波变换。我可以很容易地在小波基础上得到小波变换的系数。但是，我无法获得小波基础。
我目前正在使用标准小波滤波器：Daubechies Least Asymmetric。
这是我的小波变换代码示例：
data <- cos(1:512/(10*pi))
wave <- wd(data)
和小波包变换：
wave <- wp(Temperature[,1])
coeffs <- MaNoVe(wave.th)
l <- print(coeffs)
我已经尝试了一些小波包变换的东西：
basis <- matrix(NA,length(l$level),512)
for (i in 1:length(l$level))
basis[i,] <- drawwp.default(l$level[i],l$pkt[i],resolution=512)
但我只得到几个函数而不是整个基础。此外，我不确定这些功能是我想要的。
这是包文档的链接：wavethresh.pdf。但是，如果您在其他 R 包中解决了我的问题，那也太完美了；)
非常感谢你的帮助 ！
小智 5
只是为了记录：我是 wavethresh 的主要作者，我也认为 wmtsa 是一个很好的包。
您最初为 wavethresh 编写的代码应该可以工作。我只是在长度为 512 的任意数据集上进行了尝试（因为我无法访问您的数据！），它似乎工作正常，并且包含 215 个元素的“基础”数组。函数 plot(coeffs) 还生成了一个时频图，因此人们可以看到时频平面的特定平铺。
参考你的两个帖子。函数`drawwp.default' 实际上正是你在第二篇文章中提到的。为了获得特定小波包的图片（或值向量），将包含全零和一的序列反转。这是一个众所周知的技巧，自 1993 年以来一直在 wavethresh 中用于小波（在函数 draw() 中）。
draw 和 drawwp.default 不会做的是正确翻译。它会尝试选择一个不错的翻译值，以便您获得漂亮的图片。这就是为什么 drawwp.default 的参数包含比例级别、“振荡次数参数”而不是平移值的原因。但是，将小波沿轴向上或向下平移很简单，并且如何执行取决于您假设的边界条件。
您的原始帖子中确实出现了（至少对我而言）一个错字。第wave' in line 3 becomes4 行中的对象wave.th'。但是，我忽略了这一点并将它们视为同一个对象。我猜你可能已经做了一些与本次讨论无关的阈值处理:)
一切顺利，盖伊·内森