python实现信号时域统计特征提取代码

1.实验数据需求 为了对采集的压力实验数据做特征工程，需要对信号进行时域的统计特征提取，包含了均值、均方根、偏度、峭度、波形因子、波峰因子、脉冲因子、峭度因子等，现用python对其进行实现。 2.python实现 其中的输入参数含义： ① data:实验数据的DataFrame ② p1:所截取实验信号的起始采样点位置 ③ p2:所截取实验信号的终止采样点位置 from pandas import Series import math pstf_list=[] def psfeatureTime(data,p1,p2): #均值 df_mean=data[p1:p2].mean() Python 实现信号时域统计特征提取是数据分析中的一个重要步骤，特别是在处理时间序列数据时，如压力实验数据。本文将详细讲解如何使用Python进行这一过程，以及涉及到的关键概念和算法。 信号时域统计特征是对信号的基本属性进行量化，帮助我们理解和解释数据。常见的时域特征包括： 1. **均值**：信号的平均值，代表信号的整体水平。 2. **方差**：信号各点与均值之差的平方的平均值，反映信号的变化程度。 3. **标准差**：方差的平方根，是衡量信号波动程度的标准。 4. **均方根（RMS）**：信号平方后的均值的平方根，常用于表示交流电的有效值。 5. **偏度**：测量信号分布的不对称性，正偏度表示右尾较长，负偏度表示左尾较长。 6. **峭度**：测量信号分布尖锐程度，高峭度表示峰值较尖，低峭度表示分布较平坦。 7. **波形因子**：RMS值与信号绝对值的均值之比，反映信号波动的集中程度。 8. **波峰因子**：信号最大值与RMS值之比，表示信号的最大振幅与平均波动幅度的关系。 9. **脉冲因子**：信号最大值与绝对值均值之比，衡量信号的瞬态特性。 10. **裕度因子**：信号最大值与根据脉冲因子计算出的期望最大值的比值，表示信号的最大值是否超出预期。 在Python中，我们可以使用Pandas库处理数据，并结合math库进行数学运算。例如，`psfeatureTime`函数接收三个参数：`data`（实验数据的DataFrame）、`p1`（起始采样点）和`p2`（终止采样点）。该函数通过Pandas的内置函数计算上述特征，并将结果存储在一个列表`featuretime_list`中返回。 ```python from pandas import Series import math def psfeatureTime(data, p1, p2): df_mean = data[p1:p2].mean() df_var = data[p1:p2].var() df_std = data[p1:p2].std() df_rms = math.sqrt(df_mean**2 + df_std**2) df_skew = data[p1:p2].skew() df_kurt = data[p1:p2].kurt() sum_abs = sum(math.sqrt(abs(x)) for x in data[p1:p2]) df_boxing = df_rms / data[p1:p2].abs().mean() df_fengzhi = max(data[p1:p2]) / df_rms df_maichong = max(data[p1:p2]) / data[p1:p2].abs().mean() df_yudu = max(data[p1:p2]) / (sum_abs / (p2 - p1)**2) featuretime_list = [df_mean, df_rms, df_skew, df_kurt, df_boxing, df_fengzhi, df_maichong, df_yudu] return featuretime_list ``` 此外，文中还提到了**回溯算法**，它是一种解决组合优化问题的搜索策略。在遇到无法继续的分支时，回溯会撤销之前的选择，尝试其他可能的路径。回溯算法通常用于解决排列、组合、图着色等问题，通过深度优先搜索的方式遍历解空间，并通过剪枝函数来避免无效搜索。剪枝函数可以是约束函数（排除不符合条件的子树）或限界函数（排除不能得到最优解的子树）。 回溯算法的基本步骤包括： 1. 定义问题的解空间，通常是树形或图结构。 2. 采用深度优先的方式搜索解空间。 3. 使用剪枝函数减少无效搜索。 文章给出了两个回溯算法的应用实例： 1. **电话号码的字母组合**：根据数字与字母的映射关系，生成所有可能的字母组合。 2. **全排列**：对给定的整数数组进行所有可能的排序组合。 Python实现的信号时域统计特征提取是数据预处理的重要环节，有助于提取有价值的信息。同时，回溯算法作为一种强大的搜索策略，能够有效地解决组合优化问题。在实际应用中，理解并熟练掌握这些技术，将对数据处理和分析能力的提升大有裨益。