Autocorrelation = %.4f\n", lag, autocorr);returnautocorr;}}// 没有检测到规律,继续收集数据return0;}// 模拟传入一个水位数据,返回自相关度floataddWaterLevelData(intnewWaterLevel){// 将新的水位数据存入缓冲区waterLevelBuffer[currentIndex
用于判断是否有规律 int waterLevelBuffer[bufferSize]; // 水位数据缓冲区 int currentIndex = 0; // 当前缓冲区索引 int dataCount = 0; // 当前已传入的数据计数 // 计算滞后期为 lag 的自相关值 float computeAutocorrelation(int lag) { float mean...
PSD变换的代码如下: from scipy.signal import welch def get_psd_values(y_values, N, f_s): f_values, psd_values = welch(y_values, fs=f_s) return f_values, psd_values 1.4 Autocorrelation 1. 2. 3. 4. 5. Autocorrelation是自相关的意思,它可以求出信号的自相关性,即信号经过一个时延后与...
正态分布(Normal Distribution): importscipy.statsasstats mu,sigma=0,0.1# mean and standard deviationx=np.linspace(mu-3*sigma,mu+3*sigma,100)y=stats.norm.pdf(x,mu,sigma)plt.plot(x,y) 3. 假设检验 假设检验用于确定样本数据是否足以支持一个特定的假设。 t检验(t-test): stats.ttest_1samp(da...
from scipy.signal import welch def get_psd_values(y_values, N, f_s): f_values, psd_values = welch(y_values, fs=f_s) return f_values, psd_values 1.4 Autocorrelation Autocorrelation是自相关的意思,它可以求出信号的自相关性,即信号经过一个时延后与自身的相似性。对上述中的混合信号计算Autocorre...
from scipy.signal import welch def get_psd_values(y_values, N, f_s): f_values, psd_values = welch(y_values, fs=f_s) return f_values, psd_values 1.4 Autocorrelation Autocorrelation是自相关的意思,它可以求出信号的自相关性,即信号经过一个时延后与自身的相似性。对上述中的混合信号计算Autocorre...
from scipy.signal import correlate autocorr = correlate(signal, signal, mode='full') plt.plot(autocorr) plt.title('Autocorrelation') plt.xlabel('Lag') plt.ylabel('Autocorrelation') plt.show() 白噪声的自相关函数在滞后为0时有一个尖峰,而在其他滞后时接近于零。
为了检验生成的随机数是否具有纯随机性,通常使用统计检验方法。常见的检验方法包括卡方检验(Chi-Square Test)、Kolmogorov-Smirnov检验(K-S Test)和Autocorrelation检验等。 2.1 卡方检验 卡方检验用于检验观察频率和期望频率之间的偏差。可以使用scipy.stats模块中的chi2_contingency函数来进行卡方检验。
Add a small value to avoid log(0) # Create a dictionary of features statistical_dict = { 'Mean': mean_value, 'Variance': variance_value, 'Skewness': skewness_value, 'Kurtosis': kurtosis_value, 'Autocorrelation': autocorrelation_value, 'Quantile_25': quantiles[0],...
pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/a10.csv')# 序列中每个数据点与其在一定时间间隔(lag)后的数据点之间的相关性# Draw Plotplt.rcParams.update({'figure.figsize':(9,5), 'figure.dpi':120})autocorrelation_plot(df.value.tolist()) #绘制关于value列的自相关图...