请将下面代码改为只计算最近10步的标准差: # 时间窗口大小为10 window_size = 1 # 将历史数据按时间顺序分成多个时间窗口,并计算每个时间窗口内的标准差 sd_list = [] for i in range(0, len(forestdata), window_size): window_data = forestdata.iloc[i:i+window_size, :] sd = np.std(window_data, axis=0) sd_list.append(sd) # 将计算得到的标准差值添加到DataFrame中 sd_df = pd.DataFrame(sd_list, columns=forestdata.columns) forestdata = pd.concat([forestdata, sd_df], axis=0, join='outer')
时间: 2024-03-17 16:41:16 浏览: 23
以下是修改后代码,可以只计算最近10步的标准差:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
# 将历史数据按时间顺序分成多个时间窗口,并计算每个时间窗口内的标准差
window_size = 10
sd_list = []
for i in range(max(0, len(forestdata) - window_size), len(forestdata)):
window_data = forestdata.iloc[i:i+window_size, :]
sd = np.std(window_data, axis=0)
sd_list.append(sd)
# 将计算得到的标准差值添加到DataFrame中
sd_df = pd.DataFrame(sd_list, columns=forestdata.columns)
forestdata = pd.concat([forestdata, sd_df], axis=0, join='outer')
```
此代码会在原有的 DataFrame 上添加一些新行,这些行表示最近10个时间步的标准差。请注意,由于可能存在不足10个时间步的情况,因此我们需要使用 `max(0, len(forestdata) - window_size)` 作为起始索引,以确保我们只用最近的10个时间步计算标准差。
相关问题
请问下列代码中window_size step_size和fft_size要如何设置 def get_spectrogram(file_path, window_size=20, step_size=10, fft_size=1024): # 读取 WAV 文件 sample_rate, audio = wav.read(file_path) # 将音频数据转换为单声道 if len(audio.shape) > 1: audio = audio[:, 0] # 计算窗口大小和步长(以采样点为单位) window_size = int(window_size * sample_rate / 1000) step_size = int(step_size * sample_rate / 1000) # 使用短时傅里叶变换计算 spectrogram _, _, spectrogram = signal.spectrogram( audio, fs=sample_rate, window='hann', nperseg=window_size, noverlap=window_size - step_size, nfft=fft_size, mode='magnitude' ) # 对 spectrogram 进行对数变换 spectrogram = np.log1p(spectrogram) return spectrogram
在该代码中,window_size、step_size 和 fft_size 是用于计算 spectrogram 的参数。
- window_size:窗口大小,表示每个窗口中包含的采样点数量。较大的窗口大小可以提供更好的频率分辨率,但会降低时间分辨率。通常,窗口大小应该是 2 的幂次方,以便在进行 FFT 计算时效率更高。根据代码中的默认值,窗口大小为 20 毫秒。您可以根据音频信号的特性和所需的分辨率进行调整。
- step_size:步长,表示每次窗口之间移动的采样点数量。较小的步长可以提供更好的时间分辨率,但会增加计算成本。通常,步长应该小于窗口大小,以确保有重叠的窗口。根据代码中的默认值,步长为 10 毫秒。您可以根据音频信号的特性和所需的时间分辨率进行调整。
- fft_size:FFT 大小,表示进行快速傅里叶变换时使用的点数。较大的 FFT 大小可以提供更好的频率分辨率,但会增加计算成本。与窗口大小类似,FFT 大小也应该是 2 的幂次方。根据代码中的默认值,FFT 大小为 1024。您可以根据音频信号的特性和所需的频率分辨率进行调整。
请注意,窗口大小和步长是以毫秒为单位进行设置的,因此它们会根据采样率进行缩放以得到适当的采样点数量。在代码中,使用采样率 `sample_rate` 将毫秒转换为采样点数量。
根据您的需求,您可以尝试不同的窗口大小、步长和 FFT 大小,以获得适合您数据特征的 spectrogram。您可能需要进行一些实验和调整,以找到最佳的参数组合。
下面是用均值的方法,请把它改为10步标准差: # 计算最后num行各列的均值x xxx num = 5 last_10_average = forestdata.iloc[-num:, :].mean(axis=0) last_10_average_df = last_10_average.to_frame().T forestdata = pd.concat([forestdata, last_10_average_df], axis=0, join='outer')
将上述代码修改为计算10步标准差的方法,可以按照以下步骤进行:
1. 将历史数据按时间顺序分成多个连续的时间窗口,每个时间窗口包含10个数据点。
2. 对于每个时间窗口,计算其内部各列的标准差。
3. 将计算得到的标准差值作为一个新的特征值,添加到DataFrame中。由于每个时间窗口有一个标准差值,因此在DataFrame中添加的行数应该是历史数据的行数除以10。
具体实现代码如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 历史数据
forestdata = pd.read_csv('forestdata.csv')
# 时间窗口大小为10
window_size = 10
# 将历史数据按时间顺序分成多个时间窗口,并计算每个时间窗口内的标准差
sd_list = []
for i in range(0, len(forestdata), window_size):
window_data = forestdata.iloc[i:i+window_size, :]
sd = np.std(window_data, axis=0)
sd_list.append(sd)
# 将计算得到的标准差值添加到DataFrame中
sd_df = pd.DataFrame(sd_list, columns=forestdata.columns)
forestdata = pd.concat([forestdata, sd_df], axis=0, join='outer')
# 取最后5行作为示例
num = 5
last_10_sd = forestdata.iloc[-num:, :]
```
在上述代码中,最后10行的标准差值被添加到了DataFrame的最后面。可以根据实际需求,取其中的特定列作为最终的10步标准差特征值。