디스크릿 웨이블릿 변환(DWT)은 신호 또는 이미지의 빠르고 효율적인 주파수 분석 방법입니다. 이 기술은 데이터 압축, 노이즈 제거, 신호 및 이미지 처리 등에 널리 사용됩니다. Python의 SciPy 라이브러리는 DWT 실행을 위한 강력한 도구를 제공합니다.

필요한 라이브러리 설치하기

DWT를 수행하기 위해 우선 SciPy를 설치해야 합니다. 필요한 라이브러리를 설치하기 위해 다음 명령어를 사용할 수 있습니다:

pip install scipy

DWT 수행하기

SciPy의 pywt 모듈은 DWT를 구현하는 데 사용됩니다. 다음은 DWT를 수행하는 간단한 예제 코드입니다:

import numpy as np
import pywt

# 신호 생성
signal = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

# DWT 수행
coeffs = pywt.dwt(signal, 'db1')

# DWT 계수 출력
cA, cD = coeffs
print('Approximation coefficients:', cA)
print('Detail coefficients:', cD)

위의 코드에서, 우리는 signal이라는 1차원 배열을 만들고, 이 신호에 대해 'db1' 웨이블릿을 사용하여 DWT를 수행합니다. pywt.dwt 함수는 DWT 변환 결과로 근사(approximation) 계수와 상세(detail) 계수를 반환합니다.

이 예제에서는 근사 계수(cA)와 상세 계수(cD)를 출력합니다.

결과

위의 코드를 실행하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다:

Approximation coefficients: [5.65685425 8.48490953 3.53553391 1.41421356]
Detail coefficients: [-0.70710678 -0.70710678 -0.70710678 -0.70710678]

위의 결과에서, 근사 계수는 입력 신호의 저주파 성분을 나타내며, 상세 계수는 입력 신호의 고주파 성분을 나타냅니다.

추가 정보

• SciPy 공식 문서: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.dwt.html
• PyWavelets(SciPy의 디스크릿 웨이블릿 라이브러리) 공식 문서: https://pywavelets.readthedocs.io/en/latest/