企业官网建设流程全解析

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(self.m - 1) * self.tau matrix np.zeros((M, self.m)) for i in range(M): for j in range(self.m): matrix[i, j] signal[i j * self.tau] return matrix def compute_entropy(self, signal): trajectory self.reconstruct_phase_space(signal) U, S, Vt np.linalg.svd(trajectory, full_matricesFalse) singular_values S / np.sum(S) if self.q 1: entropy -np.sum(singular_values * np.log(singular_values 1e-10)) else: cumsum np.cumsum(singular_values) integrand cumsum ** (self.q - 1) entropy np.trapz(integrand, singular_values) / (self.q - 1) return entropy class GeneralizedDistanceComponents: def __init__(self, m3, tau1): self.m m self.tau tau def reconstruct_phase_space(self, signal): N len(signal) M N - (self.m - 1) * self.tau matrix np.zeros((M, self.m)) for i in range(M): matrix[i, :] signal[i:i self.m * self.tau:self.tau] return matrix def compute_gdisco(self, signal): trajectory self.reconstruct_phase_space(signal) distances pdist(trajectory, metriceuclidean) mean_distance np.mean(distances) within_variance np.var(distances) complexity mean_distance / (np.std(signal) 1e-10) return complexity, mean_distance, within_variance def compute_weighted_gdisco(self, signal, beta0.5): trajectory self.reconstruct_phase_space(signal) amplitudes np.linalg.norm(trajectory, axis1) trends np.diff(signal) trend_weights np.abs(trends[:-self.m1]) weights amplitudes[:-1]**beta * (trend_weights 1e-6) weights weights / np.sum(weights) dist_matrix squareform(pdist(trajectory, metriceuclidean)) weighted_dist np.sum(dist_matrix * weights[:, None]) return weighted_dist class OrdinalPatternNetwork: def __init__(self, m3, tau1): self.m m self.tau tau def extract_patterns(self, signal): N len(signal) patterns [] for i in range(N - (self.m - 1) * self.tau): segment signal[i:i self.m * self.tau:self.tau] pattern tuple(np.argsort(segment)) patterns.append(pattern) return patterns def build_network(self, signal): patterns self.extract_patterns(signal) unique_patterns list(set(patterns)) n_patterns len(unique_patterns) adjacency np.zeros((n_patterns, n_patterns)) pattern_to_idx {p: i for i, p in enumerate(unique_patterns)} for i in range(len(patterns) - 1): idx1 pattern_to_idx[patterns[i]] idx2 pattern_to_idx[patterns[i 1]] adjacency[idx1, idx2] 1 return adjacency, unique_patterns def generate_test_signals(): t np.linspace(0, 10, 1000) periodic np.sin(2 * np.pi * t) chaotic np.zeros_like(t) chaotic[0] 0.1 for i in range(1, len(t)): chaotic[i] 3.9 * chaotic[i-1] * (1 - chaotic[i-1]) random_signal np.random.randn(1000) return periodic, chaotic, random_signal periodic, chaotic, random_sig generate_test_signals() crtse CumulativeResidualTsallisEntropy(q1.5, m5, tau2) gdisco GeneralizedDistanceComponents(m5, tau2) signals {Periodic: periodic, Chaotic: chaotic, Random: random_sig} for name, sig in signals.items(): entropy crtse.compute_entropy(sig) complexity, mean_dist, variance gdisco.compute_gdisco(sig) weighted gdisco.compute_weighted_gdisco(sig, beta0.5) print(f{name} Signal:) print(f CRTSE: {entropy:.4f}) print(f GDISCO Complexity: {complexity:.4f}) print(f Weighted GDISCO: {weighted:.4f}\n) opn OrdinalPatternNetwork(m3, tau1) adj_matrix, patterns opn.build_network(chaotic) network_density np.sum(adj_matrix 0) / (adj_matrix.shape[0]**2) print(fOrdinal Network Density (Chaotic): {network_density:.4f})如有问题可以直接沟通