慢特征分析python代码

慢特征分析（Slow Feature Analysis, SFA）是一种无监督特征选择技术，用于提取信号中的慢变成分。它通过自适应滤波器来减小数据的时间尺度变化，通常用于时间序列数据分析。以下是使用Python实现SFA的一个简单示例，使用了`sktime`库中的`SlidingWindowFeatureExtractor`和`FastICA`：

from sktime.transformations.panel.sfa import SlidingWindowFeatureExtractor
from sklearn.decomposition import FastICA
import numpy as np

# 假设你有一个时间序列数据数组 `X`
data = np.random.rand(100, 50)  # 100个样本，每个样本有50维特征

# 设置滑动窗口大小和步长
window_size = 10
step = 5

# 创建SFA变换器
sfa_transformer = SlidingWindowFeatureExtractor(
    window_size=window_size,
    step=step,
    features_to_extract='all',  # 提取所有慢特征
)

# 应用SFA
X_sfa = sfa_transformer.fit_transform(data)

# 使用FastICA进行独立成分分析（ICA）
ica = FastICA()
X_ica = ica.fit_transform(X_sfa)

# 结果 `X_ica` 现在包含的是慢特征分解后的信号