如何解决在 Python 中获取 nan Entropy？答案

【问题标题】：How to Solve Getting nan Entropy in Python?如何解决在 Python 中获取 nan Entropy？
【发布时间】：2021-12-03 18:26:06
【问题描述】：

基于这篇关于脑机接口的论文，我想使用离散小波变换提取时频域特征，然后用给定方程计算能量和熵。

所以我在 python 中选择了pywt，现在我有以下代码用于从每个频带获取小波和熵（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)

但我得到nan 每个频段的熵。如何解决获取小波熵的 nan 值？

【问题讨论】：

data 在哪里定义？ // 请发布 SSCCE
数据基于 DEAP 数据集。
可能是这种情况，但在您发布的代码中未定义。如果没有对正在发生的事情的全貌，就无法提供太多帮助。我认为您发布的内容没有问题，因此问题必须出在未发布的代码上。
我已经更新了我的问题，现在我使用的是一个简单的数据，您可以下载并使用它。
看起来你在平方k，而不是D_j(k)。

标签： python signal-processing wavelet time-frequency pywt

【解决方案1】：

您的问题是小波变换的第二个频带结果为负数。负数的对数导致使用numpy 的nan 和使用python 的math 库的ValueError: math domain error 引发异常。

顺便说一句，我认为您在实施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()

【讨论】：