[ridge_amp,ridge_freq] = ridges(cfs_abs,f,scales(i),[],0.5);
时间: 2024-06-07 09:11:37 浏览: 17
这段代码是在进行小波变换分析的基础上,寻找小波变换系数图像中的频率峰值,并将其作为频率线(ridge)标记出来。其中,cfs_abs是小波变换系数的幅度图像,f是频率轴的取值,scales(i)表示当前小波变换的尺度,[]表示不使用时间轴信息,0.5表示峰值的相对阈值,即只有小波变换系数大于最大值的0.5倍才会被认为是频率峰值。函数ridges的作用是在小波变换系数图像中查找频率峰值,并返回它们在频率轴上的位置。
相关问题
ridge_p=Ridge(alpha=0.5*200,fit_intercept=True).fit(X_train,Y_train)出现了'Series' object is not callable
这个问题可能是因为你在使用 Ridge 模型时,将一个 Series 对象作为参数传入了 fit() 函数中,而 fit() 函数只接受数组或矩阵类型的数据作为参数。你可以检查一下 X_train 和 Y_train 是否为正确的数据类型,或者尝试将它们转换为数组或矩阵类型。
from sklearn.linear_model import Ridge ridge = Ridge(alpha=1.0) ridge.fit(X_train[features_without_ones],y_train) w_ridge = [] w_ridge.extend(ridge.coef_) w_ridge.append(ridge.intercept_) w1["ridge_sklearn_w"] = w_ridge w1.round(decimals=2)
这段代码使用了scikit-learn库中的Ridge回归模型来拟合特征矩阵X_train和目标变量y_train,并将得到的系数和截距存储在列表w_ridge中。最后,将系数和截距放入字典w1中,键为"ridge_sklearn_w"。函数round(decimals=2)是将结果四舍五入到小数点后两位。Ridge回归是一种线性回归模型,其中加入了L2正则化项,可以用来处理多重共线性问题。
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