systrace.py环境配置

1.python版本

在这里插入图片描述
本机的python版本是3.7,执行python systrace.py报错,这个说明很清晰,Please use Python 2.7
下载Python 2.7
安装,配置环境变量,就OK了。

2.No module named ‘win32con’

python2.7准备好了,再执行一把,报No module named ‘win32con’
解决方法:
下载pypiwin32
PyPI(Python Package Index)是python官方的第三方库的仓库,找python2.7对应的版本。

3.systrace.py帮助

(1) 查看使用说明

python2.7 systrace.py -h

在这里插入图片描述
(2) 列出可监控的模块类别

python2.7 systrace.py -l

在这里插入图片描述
(3) 示例:指定包名和要监控的模块,抓一个5秒的systrace

python2.7 systrace.py -t 5 sched gfx input view webview wm am app network -a packageName -o out.html

然后用浏览器打开out.html即可查看。

相关性分析是一种常用的统计方法,用于衡量两个变量之间的线性关系强度。在时间序列分析中,相关性分析可以用来确定两个时间序列之间的最佳时间偏移量(lag)。以下是使用相关性分析来确定时间序列之间最佳时间偏移量的步骤: 1. **数据预处理**: - 确保时间序列数据是平稳的。如果数据不平稳,可以使用差分、对数变换等方法进行平稳化处理。 2. **计算自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)**: - 自相关函数(ACF)用于衡量时间序列与其自身滞后版本之间的相关性。 - 偏自相关函数(PACF)用于衡量在去除中间滞后的影响后,时间序列与其自身滞后版本之间的相关性。 3. **计算交叉相关函数(CCF)**: - 交叉相关函数(CCF)用于衡量两个不同时间序列之间的相关性,并确定它们之间的最佳时间偏移量。 - CCF的计算公式如下: \[ CCF(k) = \frac{\sum_{t=1}^{N-k} (X_t - \bar{X})(Y_{t+k} - \bar{Y})}{\sqrt{\sum_{t=1}^{N} (X_t - \bar{X})^2} \sqrt{\sum_{t=1}^{N-k} (Y_{t+k} - \bar{Y})^2}} \] 其中,\(X_t\) 和 \(Y_t\) 分别是两个时间序列,\(\bar{X}\) 和 \(\bar{Y}\) 分别是它们的均值,\(k\) 是滞后量。 4. **确定最佳时间偏移量**: - 通过计算不同滞后量 \(k\) 下的 CCF 值,找到绝对值最大的 CCF 值对应的 \(k\),即为最佳时间偏移量。 5. **验证结果**: - 使用找到的最佳时间偏移量进行回归分析或其他统计模型,验证其有效性。 以下是一个简单的Python示例代码,演示如何使用相关性分析来确定时间序列之间的最佳时间偏移量: ```python import numpy as np import pandas as pd from scipy.signal import correlate # 生成示例数据 np.random.seed(0) time = np.arange(100) series1 = np.sin(0.1 * time) + np.random.normal(0, 0.1, 100) series2 = np.sin(0.1 * (time - 5)) + np.random.normal(0, 0.1, 100) # 计算交叉相关函数 correlation = correlate(series1, series2, mode='full') lag = np.arange(-len(series1)+1, len(series1)) # 找到最大相关性的滞后量 best_lag = lag[np.argmax(correlation)] print(f"最佳时间偏移量: {best_lag}") # 绘制交叉相关函数 import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.plot(lag, correlation) plt.xlabel('滞后量') plt.ylabel('相关性') plt.title('交叉相关函数') plt.grid(True) plt.show() ```
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