Python闭眼时长标准差脚本怎么使用

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闭眼时长标准差

平均闭眼时长：识别一分钟内闭眼次数以及每次闭眼的时长，将每次闭眼的时长进行累计相加，最终再取平均值

闭眼标准差公式

数据样本格式

文本内容

代码

遍历文件夹中所有的txt文本文件

#遍历文件夹中的所有txt文件def scanner_txt(inputclass="lazy" data-src,txt_list):    file_list = os.listdir(inputclass="lazy" data-src)    for file in file_list:        curr_file=path.join(inputclass="lazy" data-src,file)        #递归实现        if(path.isdir(curr_file)):            scanner_txt(curr_file,txt_list)        else:            curr_file_name=curr_file.split(".")            curr_file_type=curr_file_name[len(curr_file_name)-1]            if curr_file_type=="txt":                txt_list.append(curr_file)    return txt_list

读取文本中的内容，挑选数据中为”帧号，状态类型，状态持续时间“的数据

def readTxtDataProprocessing(filepath,kss7sd,kss8sd,kss9sd):    resFrame=[]    print(filepath)    with open(filepath,encoding='utf-8') as f:        for line in f:            frame_info=line.split(',')            if(len(frame_info)<3):                continue            framenum=frame_info[0]            frametime=frame_info[2].split('\n')[0]            resFrame.append([int(framenum),int(frametime)])    f.close()    #文件内闭眼时长为空的不处理    if(len(resFrame)==0):        return    #去掉重复的值，归并成统一的值    totalSD=deduplicationData(resFrame)    filename=filepath.split('\\')[-1]    kssLevel=filename.split('-')[2]    print("文件:{}  总体闭眼时长标准差为:{}".format(filename,totalSD))    print()    if(kssLevel=='KSS7'):        kss7sd.append(totalSD)    elif(kssLevel=='KSS8'):        kss8sd.append(totalSD)    elif(kssLevel=='KSS9'):        kss9sd.append(totalSD)

去除文本数据只出现的一次的数据，以及将出现2次和3次的数据进行合并

def deduplicationData(resFrame):    uniqueRes = []    framelength = len(resFrame)    i = 0    while (i < framelength):        if (resFrame[i][0] == 17924):            t = 1;        count = 1        if (i + 1 < framelength):            if (resFrame[i][1] == resFrame[i + 1][1]):                count += 1        if (i + 1 >= framelength):            break        if (i + 2 < framelength):            if (resFrame[i][1] == resFrame[i + 2][1]):                count += 1        if (count != 1):            uniqueRes.append([resFrame[i][0], resFrame[i][1]])        i += count        #计算闭眼时长标准差    return closeEyeTimeSD(uniqueRes)    # for i in range(len(uniqueRes)):    #     print("frameNum:", uniqueRes[i][0], "frameTime:", uniqueRes[i][1], "ms")

数组划分区间，按分钟进行划分

#data 经过去重和选帧后得到的列表def closeEyeTimeSD(data):    #按每一分钟的时间间隔划分区间：1秒钟30帧，1分钟1800帧    #建立分割数组保存第n分钟内的睁闭眼数据,划分成12段    dividArr=[]    for i in range(12):        dividArr.append([])    for i in range(len(data)):        index=int(data[i][0]/1800)        dividArr[index].append(data[i][1])    #获取标准差    sdArr=[]    for i in range(len(dividArr)):        avergeTime,sdArray=countTotalSD(dividArr[i])        if(dividArr[i]!=[]):            sdArr.append(sdArray)            print("第{}分钟平均眨眼时长为:{}，闭眼时长标准差为:{}".format(i+1,avergeTime,sdArray))    totalSD=countTotalSD(sdArr)[1]    return totalSD

计算标准差函数

def countTotalSD(sdArray):    if(len(sdArray)==0):        return [0,0]    sumArray = 0    for i in sdArray:        sumArray += i    # 计算全部的标准差    averageSD = sumArray / len(sdArray)    sumSD = 0    for i in sdArray:        sumSD += pow((i - averageSD), 2)    totalSD = math.sqrt(sumSD / len(sdArray))    return [averageSD,totalSD]

到此，关于“Python闭眼时长标准差脚本怎么使用”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注编程网网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！