用EDA实现译码器实验的程序

在电子工程领域，特别是数字信号处理中，Exploratory Data Analysis (EDA) 或者说是数据探索分析通常用于理解、清洗和预处理数据，特别是在像译码器这样的硬件电路实验中。译码器是一种将二进制输入转换成多路输出的器件，比如4位二进制译码器可以有16种不同的输出状态。

编写一个基于EDA的译码器实验程序，一般包括以下几个步骤：

1. **数据收集**：通过模拟器或者实际硬件获取编码后的电信号数据，这可能是脉冲宽度调制(PWM)形式的数据或者直接读取模拟设备的输出。

import pandas as pd
data = pd.read_csv('encoded_data.csv')

2. **数据清洗**：检查并清除无效数据，比如噪声、缺失值等。

data = data.dropna() # 删除缺失值

3. **特征分析**：对数据进行统计分析，了解输入和输出之间的潜在关系。

# 计算频率分布、相关系数等
input_distribution = data['input'].value_counts()
output_correlation = data[['input', 'output']].corr()

4. **模型构建**：设计或选择合适的机器学习或数学模型来解码这些输入数据，比如逻辑回归、决策树或查找表（如果数据量较小）。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression(solver='lbfgs') # 或其他分类算法
model.fit(data[['input']], data['output'])

5. **评估与验证**：通过交叉验证或其他方法评估模型性能，并对结果进行可视化。

from sklearn.metrics import accuracy_score
predictions = model.predict(data[['input']])
accuracy = accuracy_score(data['output'], predictions)
print(f"Accuracy: {accuracy}")