计算滚动均方根

Question

我有一个振动信号，我想用均方根平滑信号，滚动窗口为21天。数据以分钟为单位，因此21天的滚动窗口意味着21*1440[21*24*60]。 有没有类似的方法：

    # Dummy approach
    df['Rolling_rms'] = df['signal'].rolling(21*1440).rms()

我正在尝试一种使用for循环的方法，这种方法太耗时了：

 # Function for calculating RMS
 def rms_calc(ser):
     return np.sqrt(np.mean(ser**2))

 for i in range(0,len(signal)):
 j = 21*1440+i
 print(rms_calc(df[signal][i:j]))

Answer 1

关于@mykola zotko的回答：

• 有a ^{} method for the ^{} object，这将大大加快速度
• 我仍然会使用apply方法来获得平方根；但是，传递the ^{} parameter也会加快计算速度

全文：

df['signal'].pow(2).rolling(21*24*60).mean().apply(np.sqrt, raw=True)

替代方法

如果您想在计算RMS（我认为在振动分析中很常见）之前将数据窗口归零，那么计算在数学上等同于计算滚动标准偏差。在这种情况下，您也可以只使用the ^{} method for the ^{} object：

df['signal'].rolling(21*24*60).std(ddof=0)

Answer 2

您可以将方法apply与自定义函数一起使用：

df['signal'].pow(2).rolling(21*24*60).apply(lambda x: np.sqrt(x.mean()))