Python计算时域、频域特征参数

python计算时域数据的时域、频域统计参数

代码来自师兄分享的程序，以免丢失，在此当作笔记

最近重新整理了一篇，想拿来直接用的，可以转至：更详细，封装完善，拿来直接用

    def time_features(data):'''计算时域特征参数，输入的data为 样本数*样本长度 的二维数组'''f_sum = np.sum(data, axis=-1)  # 总能量f_min = np.min(data, axis=-1)  # 最小值f_max = np.max(data, axis=-1)  # 最大值f_std = np.std(data, axis=-1)  # 标准差f_var = np.var(data, axis=-1)  # 方差f_pk = f_max - f_min  # 极差f_avg = np.mean(np.abs(data), axis=-1)  # 整流平均值f_sk = np.mean(((data-np.mean(data, axis=-1)[:, :, np.newaxis]) ** 3), axis=-1)  # 偏度f_ku = np.mean(((data-np.mean(data, axis=-1)[:, :, np.newaxis]) ** 4), axis=-1) / np.power(f_var, 2)  # 峭度f_rms = norm(data, 2, axis=-1) / np.sqrt(data.shape[-1])  # 均方根s = f_rms / f_avg  # 波形因子c = f_pk / f_rms  # 峰值因子i = f_pk / f_avg  # 脉冲因子xr = np.mean(np.sqrt(abs(data)), axis=-1) ** 2L = f_pk / xr  # 裕度因子return np.transpose(np.array([f_sum, f_min, f_max, f_std, f_var, f_pk, f_avg, f_sk, f_ku, f_rms, s, c, i, L]),[1, 0, 2])

    def freq_features(data):'''计算频域特征参数，输入的data是FFT后的数据，为 样本数*样本长度 的二维数组'''f_sum = np.sum(data, axis=-1)  # 总能量f_max = np.max(data, axis=-1)f_min = np.min(data, axis=-1)  # 最小值f_std = np.std(data, axis=-1)  # 标准差f_var = np.var(data, axis=-1)  # 方差f_pk = f_max - f_min  # 极差f_avg = np.mean(np.abs(data), axis=-1)  # 整流平均值f_sk = np.mean(((data-np.mean(data, axis=-1)[:, :, np.newaxis]) ** 3), axis=-1)  # 偏度f_rms = norm(data, 2, axis=-1) / np.sqrt(data.shape[-1])  # 均方根return np.transpose(np.array([f_sum, f_min, f_std, f_var, f_pk, f_avg, f_sk, f_rms]),[1, 0, 2])

频域的特征参数还可以根据不同频段分割后分别计算，这样可以增加特征数量。

matlab版：https://blog.csdn.net/weixin_44620044/article/details/105617749

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