Question

我需要通过从正弦波图中提取一个完整的循环来进行一些数据分析。

我有一些CSV文件包含100K电流和电压值。从这个CSV文件，通常我会绘制它并手动提取一个完整的周期。现在我想用python

来做

import pandas as pd

file_path = "/Users/Fang/workspace_wind/test_cycle/the_data/"

## read csv file, selecting the first column only that is I(current)
df = pd.read_csv(file_path+"current1.csv", usecols=[0])

## find the maximum value, for the index use idxmax()
max_val = df['I'].idxmax()
## find the minimum value, for the index use idxmin()
min_val = df['I'].min()


print max_val

我开始使用此代码。到目前为止，我设法了解如何在半个周期内获得最高值和最低值。首先，我想将它从一个完整周期的第一个最高值切换到第二个最高值（峰值到峰值），但由于幅度并不总是相同，因此我的这种方法不起作用。

这是CSV文件的示例 - ＆gt; sample

我到目前为止最接近的是这个问题here，但我并不是真的理解它。

感谢您的帮助和建议。

Answer 1

我会在NumPy / SciPy中通过获得两个信号之一的最大值来实现，例如： I或V，因为（周期性）函数的周期可以定义为两个连续最大值之间的间隔。

下面是一些用于计算I（ii_arr）上的句号的示例代码：

import numpy as np
import scipy as sp
import scipy.signal

# load the data and define the working arrays
# note the `.transpose()` at the end
ii_arr, vv_arr = np.loadtxt(
    './Downloads/current1.csv', delimiter=',', skiprows=1).transpose()

# since a period is, for example, defined from maximum to maximum
# get maxima indexes of `ii_arr`, the same will work for `vv_arr`.
# (you may want to tweak with the second arguments, see the docs for that)
ii_max_val = scipy.signal.find_peaks_cwt(
    ii_arr, np.arange(10000, 20000, 2000))

# just use normal slicing for the first two peaks
ii_period_arr = ii_arr[ii_max_val[0]:ii_max_val[1]]

# ... or for more averaged result
index_diff = int(np.mean(np.diff(ii_max_val)))
# `index_start` can be just about any other valid value
index_start = ii_max_val[0]  
ii_period_arr = ii_arr[index_start:index_start + index_diff]

# optionally plot the results
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(ii_period_arr)
plt.show()

物理学家注意：如果它们是I(t)而V(t)是来自同一设备的信号，这意味着您可以假设两者中的t相同，所以我会使用噪声较小的信号来检测周期，它们的指数差必须相同。在您的情况下，我会使用vv_arr代替ii_arr。我刚刚测试ii_arr以确保代码在最坏的情况下工作。

如何使用python切割1个正弦波周期？

1 个答案: