多通道1维信号进行特征融合python代码

在Python中，对于多通道的一维信号进行特征融合通常涉及到数据预处理、特征提取和整合。以下是一个简单的示例，使用numpy库处理多个通道的数据，并计算每个通道的统计特性（如平均值和标准差），然后将这些特征组合起来：

import numpy as np

# 假设我们有三个通道的数据，每个通道都是一个一维数组
channel_1 = np.array([...])  # 通道1数据
channel_2 = np.array([...])  # 通道2数据
channel_3 = np.array([...])  # 通道3数据

# 将数据堆叠成二维数组，每行代表一个样本，每列对应一个通道
multi_channel_data = np.stack((channel_1, channel_2, channel_3), axis=-1)

# 对每个通道计算统计特性
mean = np.mean(multi_channel_data, axis=1)  # 每个样本的通道均值
std_dev = np.std(multi_channel_data, axis=1)  # 每个样本的通道方差

# 将两个特征合并到一起（这里假设是简单地堆叠）
features = np.hstack((mean, std_dev))  # 或者你可以选择其他融合策略，比如归一化后再拼接

# 现在`features`包含了所有通道信息的融合特征