谱峭度python代码

谱峭度（Spectral Kurtosis）是一种用于信号处理和频分析的算法，用于检测信号中的非高斯性。下面是一个简单的谱峭度的Python代码示例：

import numpy as np
from scipy.signal import spectrogram

def spectral_kurtosis(signal, fs):
    f, t, Sxx = spectrogram(signal, fs)
    Sxx = np.abs(Sxx)
    Sxx /= np.sum(Sxx, axis=0)  # 归一化频谱
    mean = np.mean(Sxx, axis=1)
    std = np.std(Sxx, axis=1)
    kurtosis = np.mean(((Sxx - mean[:, np.newaxis]) / std[:, np.newaxis]) ** 4, axis=1)
    return kurtosis

# 示例使用
signal = np.random.randn(1000)  # 生成随机信号
fs = 1000  # 采样率
kurtosis = spectral_kurtosis(signal, fs)
print(kurtosis)

这段代码使用了NumPy和SciPy库来计算信号的谱峭度。首先，通过`scipy.signal.spectrogram`函数计算信号的频谱。然后，对频谱进行归一化处理，计算每个频率点的均值和标准差。最后，根据公式计算谱峭度。

相关问题

快速谱峭度python

要计算一个数据集的峭度（kurtosis），可以使用SciPy库中的kurtosis函数。以下是一个示例代码：

import numpy as np
from scipy.stats import kurtosis

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
kurt = kurtosis(data)
print("峭度:", kurt)

在上述代码中，我们首先导入了`numpy`和`scipy.stats`模块。然后，我们创建了一个名为`data`的数组，其中包含了要计算峭度的数据集。最后，我们使用`kurtosis`函数来计算峭度，并将结果打印出来。

请注意，`kurtosis`函数默认使用“峭度类型3”进行计算。如果要使用其他类型的峭度计算方法，请参考SciPy文档中的说明。

希望这可以帮助到你！如果你还有其他问题，请随时问我。

轴承故障诊断峭度计算Python

根据提供的引用内容，可以使用Python中的SciPy库中的kurtosis()函数来计算轴承振动信号的峭度。峭度是描述概率分布形态陡缓程度的统计量，通常用于描述信号的尖锐程度。在轴承故障诊断中，峭度可以用于判断轴承振动信号的分布形态是否正常，从而诊断轴承是否存在故障。

以下是使用Python计算轴承振动信号峭度的示例代码：

from scipy.stats import kurtosis

# 假设轴承振动信号数据存储在列表data中
data = [1, 2, 3, 4, 5]

# 计算轴承振动信号的峭度
kurt = kurtosis(data)

# 输出峭度值
print("轴承振动信号的峭度为：", kurt)

需要注意的是，kurtosis()函数默认计算的是峭度的样本值，如果需要计算总体峭度，需要将fisher参数设置为False。