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 

当前题目：python实现信号时域统计特征提取代码-创新互联
转载源于：http://azwzsj.com/article/dcjejp.html