pywt.waverec(coeffs, wavelet, mode='symmetric', axis=-1)
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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')
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.
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。
最简单有效的库是来自于约翰内斯布赫尔的imagehash库。可以在库中实现多种图像散列：aHash，pHash，dHash。
所有三种方法的缩放图像转换成灰度级8×8的图像首位。
然后该库执行用于每个64像素的一些计算并分配一个二进制的1或0的值。这些64bit值形成算法的输出。
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）