datawin1, datawin2, datawin3, Currentout, Timeout = [], [], [], [], [] for i in range(look_back, len(dataset_feature)-look_back, 1): window = dataset_feature[i-look_back:i, 0:-1] window = np.reshape(window, (1, 6*look_back)) window = np.array(window) datawin1.append(window) datawin2.append(dataY[i-1]) Timeout.append(Time[i-1]) Currentout.append(Current[i-1]) datawin1 = np.array(datawin1) datawin2 = np.array(datawin2) datawin2 = np.reshape(datawin2, (datawin2.shape[0], datawin2.shape[1])) datawin1 = np.reshape(datawin1, (datawin1.shape[0], 6*look_back)) Timeout = np.array(Timeout) Currentout = np.array(Currentout) Timeout = np.reshape(Timeout, (Timeout.shape[0], 1)) Currentout = np.reshape(Currentout, (Currentout.shape[0], 1)) dataset_featureout = np.concatenate((datawin1, datawin2), axis=1)
时间: 2023-06-14 12:03:18 浏览: 50
这段代码看起来是在进行数据窗口化的操作,将原始数据集的某个时间段内的数据作为一个窗口,然后将这些窗口分别存储在 `datawin1` 和 `datawin2` 中。其中,`datawin1` 存储的是特征数据,`datawin2` 存储的是对应的标签数据。 `Timeout` 和 `Currentout` 分别存储了这些窗口中最后一个时间步的时间和电流数据。最后将 `datawin1` 和 `datawin2` 沿着列的方向进行拼接,形成新的特征数据集 `dataset_featureout`。整个操作中,`look_back` 参数用于指定时间窗口的长度,`np.reshape` 用于将数据转换为正确的形状以便后续处理。
相关问题
自适应协方差矩阵的瞬时极化分析及matlab代码
自适应协方差矩阵的瞬时极化分析是一种信号处理方法,可用于提取地震信号中的瞬时极化信息。以下是该方法的matlab代码实现。
1. 初始化参数
clear;clc;
load('data.mat'); %载入地震数据
N = length(data); %数据点数
fs = 200; %采样率
t = (0:N-1)/fs; %时间序列
winlen = 0.5; %窗口长度
winstep = 0.2; %窗口步长
winn = fix((N-winlen*fs)/(winstep*fs))+1; %窗口数
window = hamming(winlen*fs); %汉明窗
2. 计算自适应协方差矩阵
AdCovMatrix = zeros(3,3,winn); %初始化自适应协方差矩阵
for i = 1:winn
idx = (i-1)*winstep*fs+1:(i-1)*winstep*fs+winlen*fs;
datawin = data(idx).*window;
Nwin = length(datawin);
AdCovMatrix(:,:,i) = cov(datawin'); %计算自适应协方差矩阵
end
3. 计算特征向量和特征值
eigVector = zeros(3,3,winn); %初始化特征向量
eigValue = zeros(3,winn); %初始化特征值
for i = 1:winn
[eigVector(:,:,i), eigValue(:,i)] = eig(AdCovMatrix(:,:,i));
end
4. 计算瞬时极化
ip = zeros(1,winn); %初始化瞬时极化
for i = 1:winn
ip(i) = eigValue(3,i)/sum(eigValue(:,i)); %计算瞬时极化
end
5. 绘制瞬时极化曲线
figure;
plot(t(1:winn),ip,'r');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Instantaneous polarization');
title('Adaptive covariance matrix instantaneous polarization analysis');
以上是自适应协方差矩阵的瞬时极化分析的matlab代码实现。其中,data.mat为地震数据,winlen和winstep分别表示窗口长度和步长,AdCovMatrix为自适应协方差矩阵,eigVector和eigValue为特征向量和特征值,ip为瞬时极化。最后,绘制出了瞬时极化曲线。
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