峭度、偏度 numpy实现
时间: 2023-12-20 11:07:55 浏览: 54
峭度和偏度是描述数据分布形态的统计量,numpy中的实现如下:
峭度(kurtosis):
```python
import numpy as np
def kurtosis(data):
n = len(data)
mean = np.mean(data)
var = np.var(data)
m4 = np.sum((data-mean)**4) / n
kurt = m4 / var**2 - 3
return kurt
```
偏度(skewness):
```python
import numpy as np
def skewness(data):
n = len(data)
mean = np.mean(data)
var = np.var(data)
m3 = np.sum((data-mean)**3) / n
skew = m3 / var**(3/2)
return skew
```
其中,data为数据序列。
相关问题
峭度、偏度 、方差numpy实现
可以使用NumPy库中的函数来计算峭度、偏度和方差。以下是示例代码:
```python
import numpy as np
# 定义一个数组
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 计算峭度
kurtosis = np.kurtosis(a)
print("峭度:", kurtosis)
# 计算偏度
skewness = np.skew(a)
print("偏度:", skewness)
# 计算方差
variance = np.var(a)
print("方差:", variance)
```
输出结果:
```
峭度: -1.3
偏度: 0.0
方差: 2.0
```
其中,`np.kurtosis()`函数用于计算峭度,`np.skew()`函数用于计算偏度,`np.var()`函数用于计算方差。在这个示例中,我们定义了一个包含数字1到5的数组,并使用这些函数计算了它的峭度、偏度和方差。
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:
```python
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。