大橙子网站建设,新征程启航
为企业提供网站建设、域名注册、服务器等服务
1.实验数据需求
创新互联是一家集网站建设,武陟企业网站建设,武陟品牌网站建设,网站定制,武陟网站建设报价,网络营销,网络优化,武陟网站推广为一体的创新建站企业,帮助传统企业提升企业形象加强企业竞争力。可充分满足这一群体相比中小企业更为丰富、高端、多元的互联网需求。同时我们时刻保持专业、时尚、前沿,时刻以成就客户成长自我,坚持不断学习、思考、沉淀、净化自己,让我们为更多的企业打造出实用型网站。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() #方差 df_var=data[p1:p2].var() #标准差 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 #脉冲因子 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