所以当特定事件发生时，我有一个时间 Z(见下文)列表。我怎样才能看到这个信号有多接近周期性？ 我想，我可以找到序列事件之间的成对时间差，看看它是否是一个大致稳定的数量，但是有没有一种 pythonic 方法可以做到这一点？
Z = [7.72, 10.9, 13.9, 16.69, 19.5, 22.31, 25.0, 27.69...]
请您参考如下方法:
您的问题似乎更多地是关于分析信号的算法，但要获得 Python 中连续对之间的差异，您可以使用以下代码:
>>> Z = [7.72, 10.9, 13.9, 16.69, 19.5, 22.31, 25.0, 27.69]
>>> diffs = [a-b for a, b in zip(Z, Z[1:])]
>>> diffs
[-3.1800000000000006, -3.0, -2.790000000000001, -2.8099999999999987, -2.8099999999999987, -2.6900000000000013, -2.6900000000000013]
使用它您可以定义一个函数来比较给定值和公差的差异:
def is_periodic(samples, value, tolerance=0):
diffs = [a-b for a, b in zip(samples, samples[1:])]
return all(d-tolerance <= value <= d+tolerance for d in diffs)
>>> is_periodic(Z, -3, 1)
True
>>> is_periodic(Z, -3, 0.5)
True
>>> is_periodic(Z, -3, 0.25)
False
