如何解决在Python中获取nan熵的问题？
如何解决在Python中获取nan熵的问题？
提问于 2021-10-15 14:46:28
基于这篇关于脑-机接口的论文，我想用离散小波变换提取时频域特征，然后用给定的方程计算能量和熵。
所以我选择了python中的pywt，现在我有以下代码来从每个频带获得小波和熵(例如，我使用D2 )，here是数据的链接：
import numpy as np
data = np.loadtxt('data.txt')
import pywt
cA5, cD5, cD4, cD3, cD2, cD1 = pywt.wavedec(data,'db4',mode='symmetric',level= 5)
Ent = 0
for d in data:
E = d**2
p = cD2 * E
Ent -= np.sum( np.abs( p * np.log(p) ) )
print(Ent)但是我得到了每个频带的熵的nan。如何解决小波熵的NaN值问题？
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2021-10-15 16:54:23
你的问题是由小波变换得到的第二频带中的负数。负数的对数导致使用numpy的nan和使用python的math库的ValueError: math domain error引发的异常。
顺便说一句，我认为你在实施这个公式时犯了一个错误。我认为这是正确的实现：
ENT2 = -np.dot(np.log(np.square(cD2)), np.square(cD2))
ENG = np.square(cD2).sum()页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/69586580
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