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我有一系列以逗号分隔的整数值,我想对其进行重新采样,以便得到两倍的整数值,其中在每个现有值之间添加一个新值。例如,如果这是我的来源:
1,5,11,9,13,21
结果将是:
1,3,5,8,11,10,9,11,13,17,21
如果不清楚,我尝试在源系列中的每个值之间添加一个数字,如下所示:
1 5 11 9 13 21
1 3 5 8 11 10 9 11 13 17 21
我已经搜索了很多,似乎 scipy.signal.resample 或 panda 之类的东西应该可以工作,但我对此完全陌生,我还无法让它工作。例如,这是我对 scipy 的尝试之一:
import numpy as np
from scipy import signal
InputFileName = "sample.raw"
DATA250 = np.loadtxt(InputFileName, delimiter=',', dtype=int);
print(DATA250)
DATA500 = signal.resample(DATA250, 11)
print(DATA500)
哪些输出:
[ 1 5 11 9 13 21]
[ 1. -0.28829461 6.12324489 10.43251996 10.9108191 9.84503237
8.40293529 10.7641676 18.44182898 21.68506897 12.68267746]
显然我错误地使用了 signal.resample 。有没有办法用 signal.resample 或 panda 来做到这一点?我应该使用其他方法吗?
此外,在我的示例中,所有源数字之间都有一个整数。以我的实际数据来看,情况并非如此。因此,如果其中两个数字是 10,15,则新数字将为 12.5。但是我希望所有结果数字都是整数。因此插入的新数字需要是 12 或 13(对我来说是哪个并不重要)。
请注意,一旦我开始工作,源文件实际上将是一个由 2,000 个数字组成的逗号分隔列表,并且输出应该是 4,000 个数字(或者从技术上讲是 3,999 个数字,因为不会在末尾添加一个数字)。此外,这将用于处理类似于 ECG 记录的内容 - 当前 ECG 以 250 Hz 采样 8 秒,然后传递到单独的进程来分析记录。然而,这个单独的过程需要以 500 Hz 的频率对录音进行采样。因此,工作流程是我每 8 秒进行一次 250 Hz 记录,并将其上采样到 500 Hz,然后将结果输出传递到分析过程。
感谢您提供的任何指导。
最佳答案
由于插值很简单,您可以手动完成:
import numpy as np
a = np.array([1,5,11,9,13,21])
b = np.zeros(2*len(a)-1, dtype=np.uint32)
b[0::2] = a
b[1::2] = (a[:-1] + a[1:]) // 2
您还可以这样使用scipy.signal.resample
:
import numpy as np
from scipy import signal
a = np.array([1,5,11,9,13,21])
b = signal.resample(a, len(a) * 2)
b_int = b.astype(int)
诀窍是元素数量恰好是两倍,以便奇数点与您的初始点相匹配。另外,我认为由 scipy.signal.resample
完成的傅立叶插值比您要求的线性插值更适合您的心电图信号。
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