Python实现压力实验数据时域统计特征提取

"这篇文档是关于使用Python进行信号时域统计特征提取的代码实现，主要应用于压力实验数据的特征工程。提取的特征包括均值、均方根、偏度、峭度、波形因子、波峰因子、脉冲因子和裕度因子。代码通过pandas DataFrame处理数据，并结合math库进行计算。" 在信号处理和数据分析中，时域统计特征是理解数据本质的重要手段。以下是这些特征的详细解释： 1. **均值**：信号的平均值，代表了信号的整体水平，计算方法是所有采样点值的和除以采样点总数。 2. **方差**：衡量信号数值分布的离散程度，即各采样点与均值的差的平方的平均值。 3. **标准差**：方差的平方根，是数据分散程度的一种度量，标准差越大，数据点相对于均值的波动越大。 4. **均方根（RMS）**：平方均值的平方根，它考虑了信号的正负部分，常用于表示交流信号的幅度。 5. **偏度**：反映信号分布的对称性，偏度为0表示对称分布，正偏度表示右偏（长尾在右侧），负偏度表示左偏（长尾在左侧）。 6. **峭度**：测量信号分布的尖锐程度或尾部的厚度，高峭度表示尖峰分布，低峭度表示平顶分布。 7. **波形因子**：RMS值与信号绝对值的平均值之比，它反映了信号的波动程度。 8. **波峰因子**：信号的最大值与RMS值的比值，用于描述信号峰值与平均能量的关系。 9. **脉冲因子**：信号的最大值与绝对值平均值的比值，衡量信号脉冲的强度。 10. **裕度因子**：信号的最大值与平方和平均值的平方根之比，通常用于评估信号的过载情况。 Python实现中，`psfeatureTime`函数接收三个参数：实验数据的DataFrame `data`，起始采样点位置 `p1` 和终止采样点位置 `p2`。函数内部计算了上述的各个特征，并将结果存储在一个列表 `featuretime_list` 中返回。 此外，文档还提到了**回溯算法**，这是一种用于解决问题的试探性搜索方法，当遇到障碍时能够回退尝试其他路径。在回溯算法中，我们定义解空间，设定搜索策略，并在遇到无效解决方案时回退，直到找到有效的解或者搜索完所有可能的解。回溯算法广泛应用于组合优化问题，如八皇后问题、图着色问题等。虽然这段内容与信号特征提取主题不直接相关，但它展示了Python在解决复杂问题中的应用。