峰值因子、裕度因子、脉冲因子、波形因子、偏度因子、峭度因子及能量参数 numpy 实现

以下是峰值因子、裕度因子、脉冲因子、波形因子、偏度因子、峭度因子及能量参数的 numpy 实现：

import numpy as np

def peak_factor(x):
    return np.max(np.abs(x)) / np.sqrt(np.mean(np.square(x)))

def margin_factor(x):
    return np.max(np.abs(x)) / np.mean(np.abs(x))

def pulse_factor(x):
    return np.max(np.abs(x)) / np.mean(np.square(x))

def form_factor(x):
    return np.sqrt(np.mean(np.square(x))) / np.mean(np.abs(x))

def skewness_factor(x):
    return np.mean((x - np.mean(x)) ** 3) / np.power(np.mean(np.square(x)), 3/2)

def kurtosis_factor(x):
    return np.mean((x - np.mean(x)) ** 4) / np.power(np.mean(np.square(x)), 2)

def energy_factor(x):
    return np.sum(np.square(x)) / len(x)

其中， x 为输入信号，可以是 numpy 数组或列表。各个因子的计算方法如下：

- 峰值因子（Peak Factor）：峰值因子是信号峰值与有效值的比值，表示信号中瞬时峰值的大小。
- 裕度因子（Margin Factor）：裕度因子是信号峰值与平均值的比值，表示信号的峰值与平均水平之间的差距。
- 脉冲因子（Pulse Factor）：脉冲因子是信号峰值与平均功率的比值，表示信号中瞬时峰值与平均水平之间的差距。
- 波形因子（Form Factor）：波形因子是信号有效值与平均值的比值，表示信号波形的平坦程度。
- 偏度因子（Skewness Factor）：偏度因子是信号的三阶中心矩与信号二阶中心矩的比值，表示信号分布的不对称程度。
- 峭度因子（Kurtosis Factor）：峭度因子是信号的四阶中心矩与信号二阶中心矩的平方的比值，表示信号峰的陡峭程度。
- 能量参数（Energy Factor）：能量参数是信号的总能量与信号长度的比值，表示信号的能量集中程度。