奇异谱熵python

奇异谱熵（Spectral Entropy）是一种用于信号分析的方法，其可以用来评估信号的复杂度。下面是使用Python计算奇异谱熵的示例代码：

import numpy as np
from scipy import signal

def spectral_entropy(signal, sf, method='fft', nperseg=None, normalize=False):
    """Compute the spectral entropy of a signal."""

    # Get spectrum
    if method == 'fft':
        f, Pxx = signal.fftperiodogram(signal, sf, nperseg=nperseg)
    elif method == 'welch':
        f, Pxx = signal.welch(signal, sf, nperseg=nperseg)
    else:
        raise ValueError('Invalid value for method: %s' % method)

    # Normalize the spectrum
    if normalize:
        Pxx /= Pxx.sum()

    # Compute entropy
    spectral_entropy = -np.multiply(Pxx, np.log2(Pxx)).sum()

    return spectral_entropy

其中，`signal`是输入的信号，`sf`是信号的采样频率，`method`是计算功率谱密度的方法，可以选择`fft`或`welch`，`nperseg`是每个段的长度，`normalize`是一个标志，指示是否对功率谱密度进行归一化。函数返回计算得到的奇异谱熵值。