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1.實驗數(shù)據(jù)需求
為了對采集的壓力實驗數(shù)據(jù)做特征工程，需要對信號進行時域的統(tǒng)計特征提取，包含了均值、均方根、偏度、峭度、波形因子、波峰因子、脈沖因子、峭度因子等，現(xiàn)用python對其進行實現(xiàn)。
2.python實現(xiàn)
其中的輸入?yún)?shù)含義：
① data:實驗數(shù)據(jù)的DataFrame
② p1:所截取實驗信號的起始采樣點位置
③ p2:所截取實驗信號的終止采樣點位置
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() #標準差 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 #脈沖因子 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
3.結果與說明
補充拓展：python數(shù)據(jù)結構與算法--回溯算法詳解
回溯算法：一種優(yōu)先搜索算法（試探法）；按優(yōu)條件向前搜索，以達目標；當試探到某步，發(fā)現(xiàn)原來選擇并不好（走不通），就退回重新選擇。
回溯算法的一般步驟：1：定義問題的解空間（搜索中動態(tài)生成）；2：確定易搜索的解空間結構（一般為樹形結構或圖）；3：以深度優(yōu)先的方式搜索解空間，搜索中用剪枝函數(shù)避免無效搜索。
剪枝函數(shù)：1：用約束函數(shù)在擴展節(jié)點處減去不滿足約束條件的子樹；2：用限界函數(shù)減去不能得到最優(yōu)解的子樹。
回溯法：實戰(zhàn)
1：電話號碼的字母組合
方法：回溯（適用于組合問題）
class Solution:
def letterCombination(self,digits):
phone={'2': ['a', 'b', 'c'],
'3': ['d', 'e', 'f'],
'4': ['g', 'h', 'i'],
'5': ['j', 'k', 'l'],
'6': ['m', 'n', 'o'],
'7': ['p', 'q', 'r', 's'],
'8': ['t', 'u', 'v'],
'9': ['w', 'x', 'y', 'z']}
res=[]#存放組合結果
def backtrack(combination,next_digits):#回溯函數(shù)
#combination目前已經(jīng)產(chǎn)生的組合，next_digits:輸入的下一個字符
if len(next_digits)==0: #遞歸出口
res.append(combination)
else:
for i in phone[next_digits[0]]:
backtrack(combination+i,next_digits[1:]) #遞歸實現(xiàn)回溯
if digits:
backtrack('',digits) #初始化
return res
2：全排列
輸入: [1,2,3]
輸出:
[
[1,2,3],
[1,3,2],
[2,1,3],
[2,3,1],
[3,1,2],
[3,2,1]
]
class Solution:
def permute(self,nums):
res=[] #存放組合結果
size=len(nums)
def backtrack(combination,nums):
#combination目前已經(jīng)產(chǎn)生的組合，nums為剩下的數(shù)組
#遞歸出口
#遞歸的結束一定 要有return
if len(combination)==size:
res.append(combination)
return #注意
for i in range(len(nums)):
backtrack(combination+[nums[i]],nums[:i]+nums[i+1:]) #遞歸回溯
backtrack([],nums)
return res
if __name__=='__main__':
nums = [1,2,3]
solution=Solution()
print(solution.permute(nums))
3：數(shù)字組合
輸入: candidates = [2,3,6,7], target = 7,
所求解集為:
[
[7],
[2,2,3]
]
class Solution:
def combinationArray(self,candidates,target):
candidates.sort()
res=[] #存放組合結果
size=len(candidates)
def backtrack(combination,cur_sum,j):
#combination目前已經(jīng)產(chǎn)生的組合,cur_sum當前計算和，j用于控制求和的查找范圍起點
#遞歸出口
if cur_sum>target:
return
if cur_sum==target:
res.append(combination)
for i in range(j,size): #j避免重復
if cur_sum+candidates[i]>target: #約束函數(shù)(剪)
break
j=i
backtrack(combination+[candidates[i]],cur_sum+candidates[i],j)#遞歸回溯
backtrack([],0,0)
return res
if __name__=='__main__':
candidates = [2,3,6,7]
target = 7
solution=Solution()
print(solution.combinationArray(candidates,target))
4：
N皇后問題
class Solution:
def solveNqueen(self,n):
res=[] #存放結果組合，對于N皇后問題，這里存放的是其放在每一行對應的列下標
def backtrack(combination):
if len(combination)==n:
res.append(combination)
return
for j in range(n):
if combination:
#排除當前行，列和對應的兩個對角線。
if j not in combination and j!=combination[-1]+1 and j!=combination[-1]-1:#約束條件
backtrack(combination+[j]) #遞歸回溯
else:
continue
else:
backtrack(combination+[j])
backtrack([]) #回溯初始化
#轉化為需要的格式
output=[["." * k + "Q" + "." * (n - k - 1) for k in i] for i in res] #列表生成器
return output
if __name__=='__main__':
n=4
solution=Solution()
print(solution.solveNqueen(n))
5：子集
[1,2,3]的子集[[], [1], [1, 2], [1, 2, 3], [1, 3], [2], [2, 3], [3]]
class Solution(object):
def subsets(self, nums):
"""
:type nums: List[int]
:rtype: List[List[int]]
"""
res=[]#存放組合結果
size=len(nums)
def backtrack(combination,nums):
#combination目前已經(jīng)產(chǎn)生的組合，nums為剩下的數(shù)組
if len(combination)<=size:
res.append(combination)
#遞歸出口
#遞歸的結束一定 要有return
if len(combination)==size:
return
for i in range(len(nums)):
backtrack(combination+[nums[i]],nums[i+1:]) #遞歸回溯
backtrack([],nums)
return res
if __name__=='__main__':
nums=[1,2,3]
solution=Solution()
print(solution.subsets(nums))
6：
字母大小寫的全排列
給定一個字符串S，通過將字符串S中的每個字母轉變大小寫，我們可以獲得一個新的字符串。返回所有可能得到的字符串集合。
輸入: S = "a1b2"
輸出: ["a1b2", "a1B2", "A1b2", "A1B2"]
class Solution:
def letterpermute(self,S):
res=[]
size=len(S)
def backtrack(combination,S):
if len(combination)==size:
res.append(''.join(combination))
return
for i in range(len(S)):
if "a"<=S[i]<= "z" or "A"<=S[i]<= "Z":
for j in range(2):
if j==0:
backtrack(combination+[S[i].lower()],S[i+1:])
if j==1:
backtrack(combination+[S[i].upper()],S[i+1:])
else:
backtrack(combination+[S[i]],S[i+1:])
backtrack([],S)
return res
if __name__=='__main__':
S=[i for i in "1B2"]
solution=Solution()
print(solution.letterpermute(S))
7：生成括號
括號生成：給出 n 代表生成括號的對數(shù)，請你寫出一個函數(shù)，使其能夠生成所有可能的并且有效的括號組合。
例如，給出 n = 3，生成結果為：
[
"((()))",
"(()())",
"(())()",
"()(())",
"()()()"
]
class Solution:
def generateParenthesis(self,n):
res=[] #存放組合結果
def backtrack(combination,left,right):
#combination目前已經(jīng)產(chǎn)生的組合
if len(combination)==2*n: #遞歸出口
res.append(combination)
#對于有效的括號，左邊先出
if left<n:
backtrack(combination+'(',left+1,right)#遞歸實現(xiàn)回溯
if right<left:
backtrack(combination+')',left,right+1)#遞歸實現(xiàn)回溯
backtrack('',0,0) #初始化
return res
if __name__=='__main__':
n=3
solution=Solution()
print(solution.generateParenthesis(n))
以上這篇python實現(xiàn)信號時域統(tǒng)計特征提取代碼就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持億速云。
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