小波变换------多尺度空间能量分布特征提取方法

用小波技术可以把信号在各频率波段中的特征提取出来，基于小波变换的多尺度空间能量分布特征提取方法是对信号进行频段分析，再分别以计算所得的各个频带的能量作为特征向量：
信号f（t）的二进小波分解可表示为：

                             f(t)=A^j + ΣD^j
        其中A^j 表示近似信号为信号的低频部分，D^j为细节信号，为高频部分

则信号的总能量为：

                 E= EA^j    +    ΣED^j
   选择第j层的近似信号和各层的细节信号的能量作为特征构成特征向量
                 F=[EAj，ED1,ED2,....,EDj]

利用小波变换可以对声波信号进行特征提取，提取出可以代表声波信号的向量数据，即完成了从声波信号到特征向量数据的变换。
在python中，Scipy提供了一些信号处理的函数，但是不全面，更好的信号处理库是PyWavelets（pywt）