Il utilise numpy et scipy, veuillez donc d'abord l'importer.
import
import numpy as np
import scipy.stats
max,min
#Valeur maximum
np.max(data)
#valeur minimum
np.min(data)
median
#Médian
np.median(data)
Lorsque la variance et l'écart type sont calculés à l'aide de Numpy, la dispersion non biaisée et l'écart type non biaisé sont renvoyés par défaut.
mean,var,std
#moyenne
np.mean(data)
#Distribué
np.var(data)
#écart-type
np.std(data)
skew,kurt
#asymétrie
scipy.stats.skew(data)
#kurtosis
scipy.stats.kurtosis(data)
rms
#Racine carrée moyenne carrée
np.sqrt(np.square(data).mean())
ent
# FFT
fft_data = np.fft.fft(data)
#Spectre de puissance
power_data = abs(fft_data)**2
#Pourcentage du spectre de puissance
p = power_data / sum(power_data)
#Entropie de la région de fréquence
ent(data)
def ent(data):
ent = 0
for i in range(data_size):
ent += data[i]*np.log2(data[i])
return -ent
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