torch 提取脑电信号的微分熵特征 代码

以下是使用 PyTorch 提取脑电信号微分熵特征的代码：

import torch
import numpy as np
from scipy.signal import argrelextrema

# 定义微分熵特征提取函数
def diff_entropy(signal, m=2, r=0.3):
    n = len(signal)
    signal = np.array(signal)
    diff_signal = np.diff(signal)
    # 计算所有可能性的向量间距
    vectors = np.zeros((n - (m - 1) * (r * n - 1), m))
    for i in range(m):
        vectors[:, i] = signal[i * r * (n - 1):(i * r * (n - 1) + n - (m - 1) * r * (n - 1))]    
    dists = np.zeros((n - (m - 1) * (r * n - 1), n - (m - 1) * (r * n - 1)))
    for i in range(len(vectors)):
        for j in range(len(vectors)):
            dists[i, j] = np.sqrt(np.sum((vectors[i] - vectors[j])**2))
    # 计算微分熵
    count = 0
    diff_ent = 0
    for i in range(len(vectors)):
        for j in range(len(vectors)):
            if dists[i, j] > 0:
                count += 1
                diff_ent += -np.log(dists[i, j])
    diff_ent /= count
    return diff_ent

# 加载脑电信号数据
data = np.load('eeg_data.npy')

# 提取微分熵特征
diff_ent_features = []
for i in range(len(data)):
    channel_features = []
    for j in range(data.shape[1]):
        signal = data[i, j]
        channel_features.append(diff_entropy(signal))
    diff_ent_features.append(channel_features)

# 转换为 PyTorch 张量
diff_ent_features = torch.tensor(diff_ent_features)

代码中的 `diff_entropy` 函数计算了一个时间序列信号的微分熵，该信号被分成长度为 `m` 的向量，向量之间的间距为 `r`，然后计算所有向量之间的距离，并计算它们的对数和。最后，将对数和除以向量之间的总数，得到微分熵。

在代码中，我们加载一个名为 `eeg_data.npy` 的 NumPy 数组，该数组包含了多个脑电信号的时间序列数据。使用 `diff_entropy` 函数，我们可以提取每个信号的微分熵特征，并将这些特征存储在一个名为 `diff_ent_features` 的 PyTorch 张量中。