Question

我想恢复采样数据数组中的句点：

signal = [45, 46, -12, -12.5, 32, 35, 34, 25, 23, -23, -65, -3, 43, 23]

我想计算一段时间的大小。句号以正数开头，然后移至负数，然后返回正数。

例如：

period1=[45 46 -12 -12.5 32]  # length=5
period2=[32 35 34 25 23 -23 -65 -3 43]  # length=8

如何做到这一点？

Answer 1

这里的技巧是使用numpy.diff（）两次。第一个差异可用于找到符号交叉点。第二个差异可以用来找到那些穿越之间的距离。

<强>代码：

import numpy as np

# put the data into a numpy array
signal = np.array(
    [45, 46, -12, -12.5, 0, 32, 35, 34, 25, 23, -23, -65, -3, 43, 23])

# consider zeros to be negative, since we are looking for return to positive
signal[np.where(signal == 0.0)] = -1e-100

# find any returns to positive
return_to_positive = 1 + np.where(2 == np.diff(np.sign(signal)))[0]

# the periods are the distance between `return to positives`
periods = np.diff(return_to_positive)

<强>输出：

>>> print(periods)
[8]

魔术解释：

我们首先需要确保数据中没有零。这是因为我们希望清理零交叉。将任意零设置为小于零，因为我们希望第一个正值为周期的开始。

# consider zeros to be negative, since we are looking for return to positive
signal[np.where(signal == 0.0)] = -1e-100

取信号的符号，然后区分它。这是2的任何地方，信号从负到正。将1添加到索引，因为先前的diff从数组中删除了一个元素。（旁注，pandas为你做这件事）

# find the indices for any returns to positive
return_to_positive = 1 + np.where(2 == np.diff(np.sign(signal)))[0]

最后，取每个过零点的索引之间的距离来获得周期。

# the periods are the distance between `return to positives`
periods = np.diff(return_to_positive)

计算采样数据中符号变化之间的距离

1 个答案: