웨이블릿 변환은 시간 및 주파수 도메인에서 신호를 동시에 분석하는 데 사용되는 강력한 도구입니다. scipy 라이브러리는 파이썬에서 웨이블릿 변환을 수행하기위한 다양한 함수와 기능을 제공합니다. 이 블로그 포스트에서는 scipy를 활용하여 웨이블릿 변환을 수행하는 방법을 알아보겠습니다.

웨이블릿 변환 개요

웨이블릿 변환은 시계열 데이터 및 신호 처리에서 유용한 기법 중 하나입니다. 웨이블릿 변환을 사용하면 시간 및 주파수 정보를 동시에 분석할 수 있으며, 시계열 데이터에 있는 높은 주파수 변화에 대해 더 잘 탐지할 수 있습니다. 이를 통해 시계열 데이터의 특성을 더욱 자세히 파악하고 이해할 수 있습니다.

scipy를 사용한 웨이블릿 변환

scipy는 signal 모듈 내에 있는 cwt 함수를 통해 웨이블릿 변환을 제공합니다. cwt 함수는 Continuous Wavelet Transform(CWT)를 수행합니다. 아래는 scipy를 사용하여 웨이블릿 변환을 수행하는 간단한 예제 코드입니다.

import numpy as np
from scipy import signal
import matplotlib.pyplot as plt

# 시계열 데이터 생성
data = np.random.rand(1000)

# 웨이블릿 변환을 위한 파라미터 설정
widths = np.arange(1, 31)
cwt_result = signal.cwt(data, signal.ricker, widths)

# 결과 시각화
plt.imshow(cwt_result, extent=[0, len(data), 1, 31], cmap='jet', aspect='auto')
plt.colorbar()
plt.title('Wavelet Transform')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Scale')
plt.show()

위 코드에서는 np.random.rand() 함수를 사용하여 임의의 시계열 데이터를 생성하고, signal.cwt() 함수를 사용하여 웨이블릿 변환을 수행합니다. signal.ricker 함수는 Ricker 웨이블릿을 사용하는 예제이며, 다른 종류의 웨이블릿도 사용할 수 있습니다.

결과를 시각화하기 위해 plt.imshow() 함수를 사용하고, extent 매개변수를 사용하여 시간 및 스케일을 설정합니다. 이를 통해 웨이블릿 변환 결과를 색상으로 표시하고, 결과를 컬러 바로 나타내기 위해 plt.colorbar() 함수를 사용합니다.

결론

scipy는 파이썬에서 웨이블릿 변환을 수행하는 기능을 제공합니다. signal 모듈의 cwt 함수를 사용하면 시계열 데이터 및 신호를 웨이블릿 변환으로 분석할 수 있습니다. 이를 통해 시계열 데이터의 시간 및 주파수 특성을 동시에 탐색하고 이해할 수 있습니다.