def psfeaturetime(data):
#均值df_mean=data.mean()
df_var=data.var()
df_std=data.std()
#均方根
df_rms=np.sqrt(pow(df_mean,2) + pow(df_std,2))
#峰峰值
fengfengzhi = max(data)-min(data)
#偏度df_skew=pd.series(data).skew()
#峰度df_kurt=pd.series(data).kurt()
sum=0
for i in range(len(data)):
sum+=np.sqrt(abs(data[i]))
#波形因子
df_boxing=df_rms / (abs(data).mean())
#峰值因子
df_fengzhi=(max(data)) / df_rms
#脈衝因子
df_maichong=(max(data)) / (abs(data).mean())
#裕度因子
df_yudu=max(data)/ pow(sum/(len(data)),2)
#峭度df_qiaodu =(np.sum([x**4 for x in data])/len(data)) / pow(df_rms,4)
featuretime_list = [round(df_rms,3),round(fengfengzhi,3),round(df_fengzhi,3),round(df_boxing,3),round(df_maichong,3),round(df_yudu,3),round(df_qiaodu,3)]
return featuretime_list
if __name__ == '__main__':
p1 = psfeaturetime(records1)
p1
def get_rms(records):
"""均方根值 反映的是有效值而不是平均值 """
root_mean = math.sqrt(sum([x ** 2 for x in records]) / len(records))
"""峰峰值"""
peak_to_peak = max(records)-min(records)
"""峰值指標"""
crest_factor = max(records)/root_mean
"""波形指標"""
shape_factor = root_mean/abs(sum([x for x in records]) / len(records))
"""脈衝指標"""
impulse_factor = max(records)/abs(sum([x for x in records]) / len(records))
"""裕度指標"""
clarance = max(records)/pow(abs((sum(sqrt([abs(x) for x in records]))/len(records))),2)
"""峭度指標"""
kur = (sum([x**4 for x in records])/len(records))/pow(root_mean,4)
pstf = [round(root_mean,3),round(peak_to_peak,3),round(crest_factor,3),round(shape_factor,3),round(impulse_factor,3),round(clarance,3),round(kur,3)]
return pstf
if __name__ == '__main__':
records1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
records2 = [2, 4, 6]
# 均方根
rms1 = get_rms(records1) # 4.08
rms2 = get_rms(records2) # 4.32
rms1
超聲檢測訊號特徵提取
超聲檢測訊號特徵提取 方法 採用小波包分析提取訊號特徵資訊，其基本思想是選取適當的小波基函式對訊號進行小波包變換，提取各個頻帶上的能量構成特徵向量。超聲檢測技術中，缺陷的準確定性分類這一技術難題至今尚未得以徹底解決。其主要原因在於，超聲缺陷回波訊號是一種典型的瞬態訊號，採用傳統的傅氏分析方法所得到的...
特徵工程 特徵提取
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顏色特徵提取
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