13518219792
Sum = (1.0 / float(N)) * Sum，我猜这个你应该是在那个循环里面的吧，感觉上是想做个均值，之后给他们相加？你这个写的是相成，要是那个N很大的话出来结果就会变成(1/N)^i很小但是sum也是i次方。--- 没看过公式感觉也有可能是对的，之后我看了以下你问的问题，说 的是什么结果也没有出，我看了一下，无论是plt还是print你都么有对结果进行现显示a ,没有缩进看着是真的蛋疼.
为双辽等地区用户提供了全套网页设计制作服务，及双辽网站建设行业解决方案。主营业务为网站建设、成都网站制作、双辽网站设计，以传统方式定制建设网站，并提供域名空间备案等一条龙服务，秉承以专业、用心的态度为用户提供真诚的服务。我们深信只要达到每一位用户的要求，就会得到认可，从而选择与我们长期合作。这样，我们也可以走得更远！
T=wpdec(y,5,'db40');
%信号y进行波包解层数5T波树plot看
a10=wprcoef(T,[1,0]);
%a10节点[1,0]进行重构信号貌似没层重构说吧能某层某节点进行重构节点编号波树
%以下为滤波程序（主要调节参数c的大小）
c=10;
wn=0.1;
fs=50000; %采样频率；
b=fir1(c,wn/(fs/2),hamming(c+1));
y1=filtfilt(b,1,y);%对y滤波。
pywt.waverec(coeffs, wavelet, mode='symmetric', axis=-1)
It may sometimes be desired to run waverec with some sets of coefficients omitted. This can best be done by setting the corresponding arrays to zero arrays of matching shape and dtype. Explicitly removing list entries or setting them to None is not supported.
Specifically, to ignore detail coefficients at level 2, one could do:
coeffs[-2] = np.zeros_like(coeffs[-2])
##################################################################
coeffs=pywt.wavedec(data_current,'db6',level=3)
for i in range(1,4):
coeffs[i] = np.zeros_like(coeffs[i])
A3 = pywt.waverec(coeffs, 'db6')
楼上算一个方法，不过还有更简单的。。---importosos.system("pythonfilename")--注：filename最好是全路径+文件名，python在环境变量中（linux就没这个问题了）
tsfresh是一个Python的时序数据特征挖掘的模块（官网 ，安装可用pip install tsfresh），提取的特征可以用来描述或聚类基于提取特征的时间序列。此外，它们还可以用于构建在时间序列上执行分类/回归任务的模型。通常，这些特性为时间序列及其动态特性提供了新的见解。该项目总共涉及64个特征，前32个特征由我翻译和调试，后32个特征由我的同事托马斯所翻译。我们在GitHub存放了项目资料和介绍
等同于计算
其中L为时滞算子。
其中，a是小波变换函数中的宽度参数。
font face="黑体" color=red size=5调用接口未成功/font
font face="黑体" color=red size=5调用接口未成功/font
