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。