1.實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)需求

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為了對采集的壓力實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)做特征工程，需要對信號進(jìn)行時域的統(tǒng)計特征提取，包含了均值、均方根、偏度、峭度、波形因子、波峰因子、脈沖因子、峭度因子等，現(xiàn)用python對其進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。

2.python實(shí)現(xiàn)

其中的輸入?yún)?shù)含義：

① data:實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的DataFrame

② p1:所截取實(shí)驗(yàn)信號的起始采樣點(diǎn)位置

③ p2:所截取實(shí)驗(yàn)信號的終止采樣點(diǎn)位置

from pandas import Series
import math
pstf_list=[]
def psfeatureTime(data,p1,p2):
 #均值
 df_mean=data[p1:p2].mean()
 #方差
 df_var=data[p1:p2].var()
 #標(biāo)準(zhǔn)差
 df_std=data[p1:p2].std()
 #均方根
 df_rms=math.sqrt(pow(df_mean,2) + pow(df_std,2))
 #偏度
 df_skew=data[p1:p2].skew()
 #峭度
 df_kurt=data[p1:p2].kurt()
 sum=0
 for i in range(p1,p2):
  sum+=math.sqrt(abs(data[i]))
 #波形因子
 df_boxing=df_rms / (abs(data[p1:p2]).mean())
 #峰值因子
 df_fengzhi=(max(data[p1:p2])) / df_rms
 #脈沖因子
 df_maichong=(max(data[p1:p2])) / (abs(data[p1:p2]).mean())
 #裕度因子
 df_yudu=(max(data[p1:p2])) / pow((sum/(p2-p1)),2)
 featuretime_list = [df_mean,df_rms,df_skew,df_kurt,df_boxing,df_fengzhi,df_maichong,df_yudu]
 return featuretime_list 

本文標(biāo)題：python實(shí)現(xiàn)信號時域統(tǒng)計特征提取代碼-創(chuàng)新互聯(lián)
標(biāo)題來源：http://chinadenli.net/article28/dcjejp.html

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