以下是一个简单的 Python 代码,用于从呼吸信号数据集中估计呼吸率: 复制 import numpy as np import pandas as pd # 读取数据集 data = [] for i in range(201, 206): filename = 'ResWave_{}.xlsx'.format(i) df = pd.read_excel(filename, header=None) data.append(df.values) # 数据预处理 X = [] y = [] for d in data: num = d[:, 0] times = d[:, 1] signal = d[:, 2:] rr = np.diff(times) rr = np.insert(rr, 0, rr[0]) # 补充第一个值 X.append(signal) y.append(rr) # 将数据转换为 NumPy 数组 X = np.array(X) y = np.array(y) # 将数据分为训练集和测试集 train_ratio = 0.8 train_size = int(train_ratio * len(X)) train_X, test_X = X[:train_size], X[train_size:] train_y, test_y = y[:train_size], y[train_size:] # 计算平均呼吸率 mean_rr = np.mean(train_y) # 计算测试集的预测呼吸率 pred_y = np.full_like(test_y, mean_rr) mae = np.mean(np.abs(pred_y - test_y)) print('平均呼吸率:', mean_rr) print('测试集 MAE:', mae) 现输出的结果为平均呼吸率: -0.022605119356429053 测试集 MAE: 0.0862699542011055 但结果中平均呼吸率为负,结果有问题。修改代码,使输出的平均呼吸率为正常值
时间: 2023-06-19 09:03:32 浏览: 59
这个问题的根本原因在于数据预处理的时候没有考虑到时间戳的单位。根据代码中的数据处理方式,时间戳的单位应该是秒。但是,由于数据集的格式可能不同,有些数据集的时间戳的单位可能是毫秒或微秒,因此需要根据具体数据集的情况进行修改。
为了得到正确的平均呼吸率,我们需要将时间戳的单位转换为分钟。修改代码如下:
```
import numpy as np
import pandas as pd
# 读取数据集
data = []
for i in range(201, 206):
filename = 'ResWave_{}.xlsx'.format(i)
df = pd.read_excel(filename, header=None)
data.append(df.values)
# 数据预处理
X = []
y = []
for d in data:
num = d[:, 0]
times = d[:, 1] / (1000 * 60) # 将时间戳的单位转换为分钟
signal = d[:, 2:]
rr = np.diff(times)
rr = np.insert(rr, 0, rr[0]) # 补充第一个值
X.append(signal)
y.append(rr)
# 将数据转换为 NumPy 数组
X = np.array(X)
y = np.array(y)
# 将数据分为训练集和测试集
train_ratio = 0.8
train_size = int(train_ratio * len(X))
train_X, test_X = X[:train_size], X[train_size:]
train_y, test_y = y[:train_size], y[train_size:]
# 计算平均呼吸率
mean_rr = 1 / np.mean(train_y) # 将平均呼吸间隔转换为平均呼吸率
# 计算测试集的预测呼吸率
pred_y = np.full_like(test_y, 1 / mean_rr) # 将平均呼吸间隔转换为平均呼吸率
mae = np.mean(np.abs(pred_y - test_y))
print('平均呼吸率:', mean_rr)
print('测试集 MAE:', mae)
```
修改后的代码中,我们将时间戳的单位从秒转换为分钟,然后在计算平均呼吸率和预测呼吸率时,将平均呼吸间隔转换为平均呼吸率。这样就可以得到正确的结果了。