计算信号与分量方差贡献率、平均周期和Pearson相关系数的代码

信号与分量方差贡献率、平均周期和Pearson相关系数的计算需要先进行信号分解，例如使用小波变换。以下是一个计算信号与分量方差贡献率、平均周期和Pearson相关系数的完整代码示例：

import pywt
import numpy as np

# 生成示例数据
x = np.random.rand(100)

# 选择小波函数
wavelet = pywt.Wavelet('haar')

# 进行小波变换
coeffs = pywt.wavedec(x, wavelet, level=3)

# 计算各分量的方差贡献率
variance_ratios = []
for i, coeff in enumerate(coeffs):
    variance_ratios.append(np.var(coeff) / np.var(x))
print(variance_ratios)

# 计算各分量的平均周期
periods = []
for coeff in coeffs:
    period = len(coeff) / 4  # 假设小波变换的分解层数为3，即有4个分量
    periods.append(period)
print(periods)

# 计算信号与分量之间的Pearson相关系数
corr_coeffs = []
for coeff in coeffs:
    corr = np.corrcoef(x, coeff)[0, 1]
    corr_coeffs.append(corr)
print(corr_coeffs)

注意，以上代码中的小波变换使用了haar小波函数，level参数表示小波分解的层数。在实际应用中，需要按照具体情况选择合适的小波函数和分解层数。