上述代码中特征提取增加时间窗口，按照时间窗口提取的特征写到csv的不同行

如果你想在特征提取时应用时间窗口，并将每个时间窗口的特征写入 CSV 文件的不同行，可以对示例代码进行一些修改。下面是修改后的示例代码：

import numpy as np
import pywt
import csv

def calculate_features(float_values, window_size):
    num_windows = len(float_values) // window_size
    feature_data = []
    
    for i in range(num_windows):
        window_start = i * window_size
        window_end = window_start + window_size
        window_data = float_values[window_start:window_end]
        
        # 均值
        mean = np.mean(window_data)
        
        # 方差
        variance = np.var(window_data)
        
        # 均方根（RMS）
        rms = np.sqrt(np.mean(np.square(window_data)))
        
        # 小波变换
        wavelet_features = []
        levels = range(1, 17)
        for level in levels:
            coefficients = pywt.wavedec(window_data, 'db1', level=level)
            for coeff in coefficients:
                wavelet_features.append(coeff.mean())
                wavelet_features.append(coeff.var())
                wavelet_features.append(np.sqrt(np.mean(np.square(coeff))))
        
        feature_data.append([mean, variance, rms] + wavelet_features)
    
    return feature_data

def save_to_csv(data, csv_file_path):
    with open(csv_file_path, 'w', newline='') as csv_file:
        writer = csv.writer(csv_file)
        writer.writerows(data)

# 示例数据
float_values1 = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0]
window_size = 3

# 计算特征
feature_data = calculate_features(float_values1, window_size)

# 保存特征到 CSV 文件
csv_file_path = 'path/to/your/csv/file.csv'
save_to_csv(feature_data, csv_file_path)

在上述示例代码中，我们对 `calculate_features` 函数进行了修改，以应用时间窗口。`window_size` 参数用于指定时间窗口的大小。在函数中，我们首先计算了可以容纳的时间窗口数量 `num_windows`，然后使用一个循环来遍历每个时间窗口。

在每个时间窗口内，我们提取了均值、方差、均方根和小波特征，并将它们存储在一个列表 `window_features` 中。然后，我们将该列表添加到 `feature_data` 列表中，表示不同时间窗口的特征。

最后，我们调用 `save_to_csv` 函数将特征数据保存到 CSV 文件中。注意，我们使用 `writer.writerows` 方法将整个特征数据列表写入 CSV 文件的不同行。

请将示例代码中的 `'path/to/your/csv/file.csv'` 替换为实际的 CSV 文件路径。确保你已经安装了 Python，并且导入了 numpy、pywt 和 csv 模块。