如何对保留尖峰的信号进行下采样？
我正在分析一个以200 at采样了6-8秒的信号，最重要的部分是尖峰，最多持续1秒。以地震为例。
我得把信号下采样2倍。我试过了：
from scipy import signal
signal.decimate(mysignal, 2, ftype="fir")
signal.resample_poly(mysignal, 1, 2)对于这两个函数，我得到了相同的结果:信号被重新采样，但尖峰，正和负的尖峰被减小。
我错误的函数，或者我必须通过一个自定义的FIR滤波器？
回答 4
Stack Overflow用户
发布于 2019-12-13 17:11:22
便笺
如果以信号的频率达到采样频率的极限，下采样总是会损坏信号(Nyquist-Shannon采样定理)。在您的情况下，您的尖峰类似于非常高的频率信号，因此您还需要非常高的采样频率。
(示例:你有3个点，中间的一个点有尖峰。你想把它下采样到2个点。把钉子放在哪里？无处可去，因为你的样本用完了。)
然而，如果你真的想要对信号进行下采样，但你仍然想(或多或少准确地)保留特定点(在你的情况下是尖峰)，你可以尝试，这会“保存”你的尖峰，对信号进行下采样，然后才在相应的下采样信号位置应用“保存的”尖峰。
要做的步骤：
1)获得峰值，或者换句话说，局部最大值(或最小值)。
示例：Pandas finding local max and min
2)对信号进行下采样
3)用你从1)得到的尖峰，替换相应的下采样值
(请考虑到您的信号将被损坏。你不能在不丢失由一个或两个点表示的尖峰的情况下进行下采样)
编辑
示例
这是如何保持尖峰的例子。它只是一个示例，因为它现在不适用于负值
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from collections import deque
t = np.arange(1000)/100
y = np.sin(t*2*3.14)
y[150]=5
y[655]=5
y[333]=5
y[250]=5
def downsample(factor,values):
buffer_ = deque([],maxlen=factor)
downsampled_values = []
for i,value in enumerate(values):
buffer_.appendleft(value)
if (i-1)%factor==0:
#Take max value out of buffer
# or you can take higher value if their difference is too big, otherwise just average
downsampled_values.append(max(buffer_))
return np.array(downsampled_values)
plt.plot(downsample(10,y))
plt.show()
Stack Overflow用户
发布于 2019-12-09 09:04:21
如果您的硬件支持，您可以以尽可能高的频率采样，但仅在达到最小幅度差或时间差时保存一个点。这样，您的实际数据点将根据任一标准进行过滤。当信号没有真正改变时，你有你想要的采样率，峰值也会记录下来。
让我们假设数据包含您在恒定采样率下的采样点。在此算法结束时，保存的列表将包含数据的所有重要时间戳和sample_point条目
DIVIDER = 5
THRESHOLD = 1000
saved = [ [0, data[0]] ]
for i in range(1, len(data)):
if( (i % DIVIDER == 0) || (abs(data[i] - data[i - 1]) > THRESHOLD) ):
saved.append([ i, data[i] ])与查看两个采样点之间的振幅差异不同，您还可以保存位于某个振幅之上或之下的所有数据点，只需在这段简单的代码中进行微小的更改。
Stack Overflow用户
发布于 2019-12-13 17:44:44
如果你对别名不太挑剔，你可以只取每秒(N)样本的最大值。
def take(N, samples):
it = iter(samples)
for _ in range(len(samples)/N):
yield max(it.next() for _ in range(N))注意到这一点：
import random
random.seed(1)
a = [random.gauss(10,3) for _ in range(100)]
for c in take(5, a):
print chttps://stackoverflow.com/questions/59093503
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