spe t2 python

SPE（Squared Prediction Error）和T2统计量是主成分分析（PCA）中常用的故障诊断指标，可以用于检测数据中的异常值和故障状态。在Python中，可以使用numpy库中的函数np.linalg.svd()进行主成分分析以及计算SPE和T2统计量。关于np.linalg.svd()函数的具体用法和参数可以参考numpy的官方文档或者其他相关资源。

在进行PCA故障诊断时，可以先进行数据预处理、数据降维、特征提取等步骤，然后计算成分得分矩阵。接下来，可以通过计算每个成分得分相应的T2和SPE值来评估数据的异常程度。可以使用Matplotlib库进行绘图，例如绘制多层T2和SPE值的Pyecharts三维图、主元贡献率的碎石图以及主元累计贡献率图。此外，还可以进行相关性分析，例如绘制相关性分析的热力图等等。

综上所述，通过使用numpy中的np.linalg.svd()函数以及其他相关函数和库，可以在Python中实现SPE和T2统计量的计算和PCA故障诊断的方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [主成分分析PCA降为及故障诊断T2和SPE统计量出图Python.py](https://download.csdn.net/download/weixin_44333889/19991959)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [主成分分析（PCA）原理与故障诊断（SPE、T^2以及结合二者的综合指标）- Python实现](https://blog.csdn.net/weixin_41888257/article/details/109513788)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]