我正在尝试将Matlab代码转换为Python。要进行多信号1-D小波分解，我在Matlab中使用mdwtdec()。我在python中找到的最接近的函数是pywt lib，wavedec()。
虽然matlab函数需要4个参数mdwtdec(DIRDEC,X,LEV,WNAME)：此处X是信号，LEV是级别，WNAME是小波名称，DIRDEC是方向指示器：r（行）或c（列）。
mdwtdec(DIRDEC,X,LEV,WNAME)返回矩阵LEV每行（DIRDEC = r）或每列（如果DIRDEC = c）级别X的小波分解小波WNAME.
在pywavelets中，wavedec(X,LEV,WNAME)将X，LEV和WNAME与Matlab类似。方向没有选项，因此默认设置为'r'。我也需要'c'作为选项，我如何在Python中实现它？
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pywt的{{1}}假设信号是一个数组。如果信号不是数组，则结果不太令人信服（对于方形矩阵，结果似乎对应于行方向操作，但对于非方形矩阵则不能说明。）
幸运的是，您可以使用numpy's apply_along_axis为每行或每列运行wavedec。通过一些额外的包装，你可以定义一个Matlab近似（Matlab的版本可能有更好的错误处理）到wavedec，例如：
mdwtdec我使用过：
import pywt
import numpy as np
def mdwtdec(dirdec,x,lev,wavelet):
"""
Multisignal 1D Discrete Wavelet decomposition.
Parameters
----------
dirdec : char
Direction indicator: 'r' (row) or 'c' (column)
x : matrix
Input matrix
wavelet : Wavelet object or name string
Wavelet to use
lev : int
Decomposition level (must be >= 0). If level is None then it
will be calculated using the ``dwt_max_level`` function.
"""
return np.apply_along_axis(
lambda y: np.concatenate(pywt.wavedec(y, wavelet, level=lev)),
axis={'c':0, 'r':1}[dirdec], arr=x)
将近似值和细节系数保持为紧密的行/列向量np.concatenate表达式，用于指定执行的函数以及输入参数的映射