ECG信号分为4个类别，每个类别Average Pearson’s Correlation Coefficient怎么求 代码怎么写

要计算每个类别的平均皮尔逊相关系数（Average Pearson’s Correlation Coefficient），你可以按照以下步骤进行操作：

1. 将每个类别的信号分别存储在不同的数组中。
2. 对于每个类别的信号数组，计算它们之间的皮尔逊相关系数。
3. 对于每个类别，计算其所有信号的平均皮尔逊相关系数。

以下是一个示例代码，用于计算每个类别的平均皮尔逊相关系数：

import numpy as np
from scipy.stats import pearsonr

# 假设有4个类别的信号，每个类别的信号存储在不同的数组中
class1_signals = np.random.random((10, 100))  # 第一个类别的信号
class2_signals = np.random.random((10, 100))  # 第二个类别的信号
class3_signals = np.random.random((10, 100))  # 第三个类别的信号
class4_signals = np.random.random((10, 100))  # 第四个类别的信号

# 计算每个类别的平均皮尔逊相关系数
class1_avg_corr = np.mean([pearsonr(signal, class1_signals.mean(axis=0))[0] for signal in class1_signals])
class2_avg_corr = np.mean([pearsonr(signal, class2_signals.mean(axis=0))[0] for signal in class2_signals])
class3_avg_corr = np.mean([pearsonr(signal, class3_signals.mean(axis=0))[0] for signal in class3_signals])
class4_avg_corr = np.mean([pearsonr(signal, class4_signals.mean(axis=0))[0] for signal in class4_signals])

print("Class 1 Average Pearson's Correlation Coefficient:", class1_avg_corr)
print("Class 2 Average Pearson's Correlation Coefficient:", class2_avg_corr)
print("Class 3 Average Pearson's Correlation Coefficient:", class3_avg_corr)
print("Class 4 Average Pearson's Correlation Coefficient:", class4_avg_corr)

在上述代码中，我们使用`pearsonr`函数计算每个信号与其所属类别的平均信号之间的皮尔逊相关系数。然后，我们对每个类别的所有信号的皮尔逊相关系数进行平均，得到每个类别的平均皮尔逊相关系数。