使用python進行數組插值

我有幾個具有不同採樣率的1D陣列。我想重新採樣所有的陣列。你有什麼建議嗎？使用python進行數組插值

數組是這樣的：

a=[-9494 -9496 -9498 ..., -9513 -9516 -9514] 

b=[-9494 -9498 -9502 ..., -9506 -9510 -9514]

我讀過scipy.interpolate.interp1d文檔。但是我沒有找到任何方法來處理採樣率。

你有任何消化？

在此先感謝！

來源

2015-01-05 CatarinaCM

你知道採樣率嗎？或者所有的陣列都跨越相同的已知時間間隔？ – xnx

是的，它是50赫茲。陣列沒有相同的時間間隔，這是下一步，填補空白，以便讓陣列具有相同的時間間隔 – CatarinaCM

然後，您需要爲每個陣列創建一個時間值數組，例如： 'np.arange'或'np.linspace'。 – xnx

你可以爲每個陣列創建時間值的陣列，並利用它們作爲x值interp1d：

import numpy as np 
from scipy.interpolate import interp1d 

a = np.array([-9494, -9496, -9498, -9513, -9516, -9514]) 
b = np.array([-9494, -9498, -9502, -9506, -9510, -9514]) 

dta, dtb = 1/4., 1/5. # example sampling rates 

na = len(a) 
nb = len(b) 
amax, bmax = (na-1)*dta, (nb-1)*dtb 
ta = np.linspace(0, amax, na) 
tb = np.linspace(0, bmax, nb) 
ainterp = interp1d(ta, a) 
binterp = interp1d(tb, b) 

tmax = min(ta[-1], tb[-1]) 
target_sampling = 50 
ngrid = int(tmax * target_sampling + 1) 
tgrid = np.linspace(0, tmax, ngrid) 
afine = ainterp(tgrid) 
bfine = binterp(tgrid) 

import pylab 
pylab.plot(ta, a, 'o') 
pylab.plot(tgrid, afine,'.') 
pylab.plot(tb, b, 'o') 
pylab.plot(tgrid, bfine,'.') 
pylab.show()

這是你需要什麼？ enter image description here

來源

2015-01-05 12:51:31 xnx

使用python進行數組插值

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