Skript zur Vorlesung Physik auf dem Computer - Universität Stuttgart

3.7 Wavelets
# Haar-Wavelet-Transformation
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from scipy import *
def haar_trafo(data):
"Diskrete Wavelettransformation mit Hilfe des Haar−Wavelets."
# Daten mit kleinstem Integrationsschritt multiplizieren
c = data.copy() / len(data)
# Temporaerer Puffer, um benoetigte Werte nicht zu ueberschreiben
ctmp = zeros(c.shape)
width = len(c)/2
while width >= 1:
for n in range(width):
tmp1 = c[2*n]
tmp2 = c[2*n+1]
# Detail
ctmp[width + n] = tmp1 - tmp2
# Downsampling
ctmp[n] = tmp1 + tmp2
# Puffer zurueckschreiben
c[:2*width] = ctmp[:2*width]
width = width / 2
return c
def inverse_haar_trafo(c):
"Inverse Diskrete Wavelettransformation mit Hilfe des Haar−Wavelets"
# Rueckgabewerte
data = zeros(len(c))
# phi mitnehmen auf der niedrigsten Stufe
data[0] = c[0]
width = 1
cstart = 1
while width