功率谱密度的特征提取方法python代码

在Python中，你可以使用scipy库来计算功率谱密度，并使用numpy库进行特征提取。以下是一个示例代码：

import numpy as np
from scipy import signal

# 生成随机信号
np.random.seed(0)
sig = np.random.randn(1000)

# 计算功率谱密度
frequencies, power_spectrum = signal.welch(sig)

# 提取特征（示例：最大功率和峰值频率）
max_power = np.max(power_spectrum)
peak_frequency = frequencies[np.argmax(power_spectrum)]

print("Max Power:", max_power)
print("Peak Frequency:", peak_frequency)

这段代码首先生成了一个长度为1000的随机信号`sig`。然后使用`signal.welch`函数计算信号的功率谱密度，返回频率数组`frequencies`和功率谱密度数组`power_spectrum`。最后，利用numpy库的函数提取特征，例如获取最大功率和对应的峰值频率。你可以根据你的需求进一步修改和扩展这段代码。