问题标签 [time-frequency]

我使用 PSSE 进行电力系统分析，我想使用 scipy 进行优化。我需要最小化通过使用动态模拟（20 秒）获得的变量的误差。例如，总线的频率值应该接近给定的参考值。因此，应该对每个动态模拟进行优化迭代。

有人在 PSSE 动态模拟期间使用过 scipy 优化吗？

多谢你们！

假设我正在听是否发生了随机事件。（具体来说，我是通过 webhook 执行此操作的。收到 webhook 后，我执行代码）

我不希望我的 webhook 事件在给定的时间范围内多次执行代码，例如 30 分钟。但是，我不是这样说的：

不知何故，我想将一天中的 24 小时分成30 分钟的48 个部分，然后 webhook 只能在给定部分激活它的事件一次。[澄清：如果是 20 分钟，那么 20 分钟将有 72 个部分]

例如：代码在 14:21 激活。我希望它激活的下一个可能时间是 14:30。直到 14:30，我不希望代码激活比它已经做过的更多（一次）。然后再次从 14:30 到 15:00，我希望它最多激活一次，依此类推。

我不一定需要像这样划分一天，我只是想解释我需要什么。

我希望我能清楚地解释自己。

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，现在我有下面的代码来获取每个频带的小波和熵（例如我使用的是 D2 ），这里是数据的链接：

但我正在nan为每个频段获取熵。如何解决获取小波熵的 nan 值？

如果我有一个float64值的NumPy 数组。我知道这些值以datetime64[ns]格式表示日期。我尝试用熊猫转换它们。但我得到一个ValueError: Inferred frequency 86400N from passed values does not conform to pass frequency N

时间值必须是'2015-01-01T23:50:00.000000000', '2015-01-02T23:50:00.000000000', '2015-01-03T23:50:00.000000000'。我该如何存档？谢谢！