用python写一个每隔五秒采集数据,做一次互相关,并与之前的互相关结果进行对比,若不同,则进行形状重构,若相同,则继续隔五秒采集数据。
时间: 2024-05-01 14:16:47 浏览: 9
抱歉,作为AI语言模型,我无法实际运行代码。以下是一个可能的实现,仅供参考:
```python
import time
import numpy as np
# 初始化形状
shape = np.random.rand(10)
while True:
# 采集数据
data = np.random.rand(100)
# 做互相关
corr = np.correlate(data, shape, mode='same')
# 与之前的互相关结果进行对比
if np.array_equal(corr, prev_corr):
# 相同,继续采集数据
print("Same")
time.sleep(5)
continue
else:
# 不同,进行形状重构
print("Different")
shape = np.random.rand(10)
prev_corr = corr
```
在这个代码中,我们首先初始化一个形状(一个长度为10的随机向量),然后进入一个无限循环,每次循环中我们会采集100个随机数据,并将其与形状做互相关操作。我们会将这个互相关结果与上一次存储的互相关结果进行对比,如果相同,说明形状没有变化,我们就继续隔5秒钟采集数据。如果不同,说明形状已经发生了变化,我们就重新随机生成一个形状,并将这个新形状存储下来作为下一轮的参考。