Resample một mảng NumPy

Question

Thật dễ dàng để Resample một mảng như

a = numpy.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) 

với một số nguyên resampling yếu tố. Ví dụ, với một yếu tố 2:

b = a[::2] # [1 3 5 7 9] 

Nhưng với một yếu tố phi nguyên resampling, nó không hoạt động quá dễ dàng:

c = a[::1.5] # [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10] => not what is needed... 

Nó phải (với suy tuyến tính):

[1 2.5 4 5.5 7 8.5 10] 

hoặc (bằng cách lấy hàng xóm gần nhất trong mảng)

[1 3 4 6 7 9 10] 

Làm cách nào để lấy mẫu lại một mảng có khối u với hệ số lấy mẫu không nguyên?

Answer 1

NumPy có numpy.interp mà không suy tuyến tính:

In [1]: numpy.interp(np.arange(0, len(a), 1.5), np.arange(0, len(a)), a) 
Out[1]: array([ 1. , 2.5, 4. , 5.5, 7. , 8.5, 10. ]) 

scipy có scipy.interpolate.interp1d mà có thể làm suy tuyến tính và gần nhất (mặc dù thời điểm đó là khu vực gần có thể không được rõ ràng):

In [2]: from scipy.interpolate import interp1d 
In [3]: xp = np.arange(0, len(a), 1.5) 
In [4]: lin = interp1d(np.arange(len(a)), a) 

In [5]: lin(xp) 
Out[5]: array([ 1. , 2.5, 4. , 5.5, 7. , 8.5, 10. ]) 

In [6]: nearest = interp1d(np.arange(len(a)), a, kind='nearest') 

In [7]: nearest(xp) 
Out[7]: array([ 1., 2., 4., 5., 7., 8., 10.]) 

Answer 2

Và nếu bạn lấy mẫu số nguyên

a = numpy.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) 
factor = 1.5 
x = map(int,numpy.round(numpy.arange(0,len(a),factor))) 
sampled = a[x] 

Answer 3

Vì bạn đề cập đến đây là dữ liệu từ tệp .WAV âm thanh, bạn có thể xem scipy.signal.resample.

Ví dụ mẫu x tới num mẫu bằng phương pháp Fourier dọc theo trục đã cho.

Tín hiệu được lấy mẫu lại bắt đầu ở cùng một giá trị như x nhưng được lấy mẫu với khoảng cách len(x)/num * (spacing of x). Vì sử dụng phương pháp Fourier , tín hiệu được giả định là định kỳ.

Mảng tuyến tính a không phải là tốt nhất để kiểm tra điều này vì nó không xuất hiện định kỳ. Nhưng xem xét sin dữ liệu:

x=np.arange(10) 
y=np.sin(x) 
y1, x1 =signal.resample(y,15,x) # 10 pts resampled at 15 

so sánh các với một trong hai

y1-np.sin(x1) # or 
plot(x, y, x1, y1)