linux下ts_test的使用

`ts_test` 是一个 Linux 下的命令行工具，用于测试触摸屏的硬件和驱动。下面是 `ts_test` 的使用方法：

1. 确认触摸屏设备节点

在使用 `ts_test` 前，需要确认触摸屏设备的节点，可以通过以下命令查看：

   cat /proc/bus/input/devices

在输出信息中找到对应的触摸屏设备，记录下其 `eventX` 的值，例如 `event3`。

2. 运行 `ts_test`

在终端中输入以下命令启动 `ts_test`：

   ts_test /dev/input/eventX

其中，`eventX` 是第一步中记录下来的触摸屏设备节点。

3. 测试触摸屏

当 `ts_test` 启动后，会出现一个黑色窗口，触摸屏的触摸操作会在窗口内显示为白点，可以通过触摸屏测试其硬件和驱动是否正常。

可以通过以下方式退出 `ts_test`：

- 按下 Ctrl + C
- 触摸屏上的长按操作

注意事项：

- 在使用 `ts_test` 进行测试时，需要保证触摸屏的驱动已经正确安装。
- 在某些情况下，可能需要使用 sudo 命令来运行 `ts_test`，例如：

  sudo ts_test /dev/input/eventX

相关问题

使用pytorch实现X_test, X_cal, y_test, y_cal = train_test_split(X_test1, y_test1, test_size=ts, random_state=42)

在 PyTorch 中，我们可以使用 Sklearn 库提供的 train_test_split 函数来实现数据集的分割。具体实现如下：

from sklearn.model_selection import train_test_split
import torch

# 将数据集转换为 PyTorch 的 Tensor 格式
X_test1_tensor = torch.tensor(X_test1)
y_test1_tensor = torch.tensor(y_test1)

# 将数据集分割为测试集和验证集
X_test, X_cal, y_test, y_cal = train_test_split(X_test1_tensor, y_test1_tensor, test_size=ts, random_state=42)

在代码中，我们首先将数据集 X_test1 和 y_test1 转换为 PyTorch 的 Tensor 格式，然后使用 train_test_split 函数将其分割为测试集（X_test 和 y_test）和验证集（X_cal 和 y_cal）。

改进这段代码def LB_test(timeseries): [[lb], [p]] = acorr_ljungbox(timeseries, lags=1, boxpierce=True) if p < 0.05: print(u"原始序列为非白噪声序列") else: print(u"原始序列为白噪声序列") LB_test(ts_diff1) # 差分后非白噪声序列 LB_test(ts_diff2) LB_test(ts_diff3)

可以考虑将判断是否为白噪声序列的阈值0.05改为一个可配置的参数，以便在不同情况下进行调整。同时，可以将函数返回值改为一个布尔型变量，表示序列是否为白噪声序列，以便在后续的处理中进行判断。

改进后的代码如下所示：

def LB_test(timeseries, threshold=0.05):
    [[lb], [p]] = acorr_ljungbox(timeseries, lags=1, boxpierce=True)
    if p < threshold:
        print(u"序列为非白噪声序列")
        return False
    else:
        print(u"序列为白噪声序列")
        return True

is_white_noise1 = LB_test(ts_diff1)
is_white_noise2 = LB_test(ts_diff2)
is_white_noise3 = LB_test(ts_diff3)

这样，我们就可以通过参数threshold来调整判断白噪声的阈值，并且函数返回值可以用来判断序列是否为白噪声序列。