python中resample函数实现重采样和降采样代码

那么我们来详细讲解一下“Python中resample函数实现重采样和降采样代码”的完整攻略。

什么是重采样和降采样？

在数字信号处理中，重采样指的是将一个数字信号的采样率进行改变，将原来采样间隔不一致的离散信号转化为另一种采样间隔的离散信号。而降采样则是将采样率降低的过程，即将原始信号中的高频信号滤波去除。Python中的scipy库中的resample函数可以实现这两种操作。

resample函数的使用方法

scipy.signal.resample(x, num, t=None, axis=0, window=None)

其中参数解释如下：

• x: 需要重采样的信号
• num: 重采样后的数据点数
• t: 原始数据的采样间隔。如果不提供t值，则默认为1秒。
• axis: 确定需要重采样的轴。
• window: 是一个一维的窗口函数。如果不提供该参数，则默认情况下使用Hanning窗口函数。

实现重采样的代码示例

import numpy as np
from scipy import signal

# 创建一个原始信号
T = 10
t = np.linspace(0, T, num=2001, endpoint=False)
x = (signal.chirp(t, f0=6, t1=T, f1=1, method='linear')*signal.gaussian(len(t), std=50.0))

# 对信号x进行重采样
new_num = 1000
tx = np.linspace(0, T, num=new_num, endpoint=False)
y = signal.resample(x, new_num)

# 打印原始信号与重采样后的信号的长度
print(len(x), len(y))  # 输出2001 1000

上面的代码就是一个可以实现对信号重采样的代码示例，这里我们通过调用signal.resample函数对信号进行重采样，并将原始信号的点数变为了1000，注意，这里默认情况下使用了Hanning窗口函数。

实现降采样的代码示例

import numpy as np
from scipy import signal

# 创建一个原始信号
T = 10
t = np.linspace(0, T, num=2001, endpoint=False)
x = (signal.chirp(t, f0=6, t1=T, f1=1, method='linear')*signal.gaussian(len(t), std=50.0))

# 对信号x进行降采样
new_num = 1000
tx = np.linspace(0, T, num=new_num, endpoint=False)
y = signal.resample(x, new_num)

# 打印原始信号与降采样后的信号的长度
print(len(x), len(y))  # 输出2001 1000

# 对降采样后的信号进行再次降采样
new_num = 500
ty = np.linspace(0, T, num=new_num, endpoint=False)
z = signal.resample(y, new_num)

# 打印降采样后的信号与继续降采样后的信号的长度
print(len(y), len(z))  # 输出1000 500

上面的代码就是一个实现了信号降采样的示例。我们首先对信号进行一次降采样，将原始点数减少到了1000个，之后再对这个降采样后的信号进行一次降采样，将原本的1000个点减少到500个点。我们在代码中也打印了原始信号与继续降采样后的信号的长度，可以看到原始信号的点数是2001，降采样后的信号为1000，最终的降采样后的信号点数为500。

以上就是Python中resample函数实现重采样和降采样的详细攻略。