關(guān)于小波變換，我們當(dāng)然可以選擇速度更快地方式來使用它。和python相比，C++編譯后的代碼在對(duì)同一組參數(shù)配置并且處理同一組數(shù)據(jù)，在沒有優(yōu)化的情況下，處理速度可以快達(dá)10倍上，均不包括把結(jié)果寫入csv文件步驟的時(shí)間。下圖中的19.9s是指被處理的數(shù)據(jù)時(shí)長。

C++離散小波變換對(duì)模擬信號(hào)的分解和重建，以及與原信號(hào)的比較

重建信號(hào)和原信號(hào)完全一致.

功能：該程序支持以下小波變換

之前基于Pywt實(shí)現(xiàn)的心率檢測plt輸出：

基于C++版本的DWT小波變換檢測心率的excel處理結(jié)果：

C++的DWT和Python的三種小波變換檢測心率檢測比較

結(jié)果是一致的，只是在保存時(shí)有效位數(shù)選擇不同。

耐心的你看到這里了，是不是以為碰到廣告了？非也。 小編覺得不能每次都毫不顧忌各位的看法就發(fā)代碼。是否需要在某個(gè)時(shí)候發(fā)布這個(gè)C++的DWT源碼，還是看各位看官的想法。小編打算在集齊300個(gè)要求公布的需求后再正式發(fā)布，沒有設(shè)置投票截止時(shí)間。什么時(shí)候夠數(shù)，什么時(shí)候發(fā)布源碼。

std::string wavelet_name ="db4";
WaveletDecomposermyWavelet(wavelet_name);
automres = myWavelet.multilevel_dwt(x, levels);
std::vector x_rec_custom = myWavelet.multilevel_idwt(mres.last_approx, mres.details, mres.lengths);