测量和特征提取

PySPT 提供的函数可用于测量信号的常见不同特征。定位信号波峰并确定其高度、宽度和与邻点的距离。测量时域特征，如峰间幅值和信号包络。测量脉冲指标，如过冲和占空比。 在频域中，测量基频、均值频率、中位数频率和谐波频率、通道带宽和频带功率。通过测量无乱真动态范围 (SFDR)、信噪比 (SNR)、总谐波失真 (THD)、信号与噪声失真比 (SINAD) 和三阶截断 (TOI) 来表征系统。

类别

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• 描述性统计量
  峰值、RMS 水平、峰间幅值、波峰因子、动态时间规整、CUSUM 控制图、编辑距离

• 脉冲和瞬态指标
  上升时间、下降时间、压摆率、过冲、下冲、稳定时间、脉冲宽度、占空比

• 频谱测量
  通道功率、带宽、均值频率、中位数频率、谐波失真

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特色示例

• 使用长短期记忆网络对 ECG 信号进行分类
• 使用深度学习进行波形分割
• Distortion Measurements
• 确定峰宽