python计算时域熵-python计算熵值

时域熵计算信号时域波形的不确定性。Python计算时域熵使用numpy和scipy库。数据采集系统记录256个数据点。采样频率设置1000赫兹。信号类型选择机械振动信号。数据清洗函数去除异常值。数据标准化函数将数值映射到0到1区间。直方图函数统计每个数值区间的概率。概率密度函数计算每个区间的出现频率。熵值计算公式为负求和p_i乘以log2p_i。p_i表示每个区间的概率值。log2函数使用自然对数或2为底对数。numpy的histogram函数统计直方图。numpy的log2函数计算对数。scipy的entropy函数直接计算熵值。entropy函数接收概率数组作为输入。方差计算函数统计信号波动程度。标准差函数测量数据离散程度。均方根函数计算信号能量。时域熵值反映信号复杂程度。白噪声信号熵值接近1。周期信号熵值接近0。混合信号熵值介于0和1之间。

def compute_entropy(signal): 函数定义。signal数组长度256。np.sort函数排序信号值。np.diff函数计算相邻数据差值。np.mean函数计算差值均值。熵值输出格式保留两位小数。print函数输出熵值结果。matplotlib.pyplot绘制波形图。plot函数绘制原始信号曲线。hist函数绘制概率密度直方图。xlabel函数标注x轴标签。ylabel函数标注y轴标签。title函数标注计算熵值。show函数显示图像。熵值计算流程包含数据预处理步骤。数据预处理步骤包含归一化。归一化函数使用最大最小值。熵值计算函数返回浮点数。浮点数范围0到1。熵值0.1对应确定性信号。熵值0.9对应随机信号。熵值0.5对应混沌信号。Python脚本执行时间0.003秒。内存占用45兆字节。CPU使用率12%。熵值计算结果用于故障诊断。故障诊断阈值设定0.7。熵值超过0.7标记异常信号。异常信号触发报警系统。报警系统输出红色指示灯。指示灯闪烁频率2赫兹。