python实现采样函数的简单介绍

python如何实现类似matlab的小波滤波？

T=wpdec(y,5,'db40');

%信号y进行波包解层数5T波树plot看

a10=wprcoef(T,[1,0]);

%a10节点[1,0]进行重构信号貌似没层重构说吧能某层某节点进行重构节点编号波树

%以下为滤波程序（主要调节参数c的大小）

c=10;

wn=0.1;

fs=50000; %采样频率；

b=fir1(c,wn/(fs/2),hamming(c+1));

y1=filtfilt(b,1,y);%对y滤波。

相关问答

Q1: python 有没有对信号进行升采样的方法，从1000点序列数据转成10000点数据？

这个里面他的话这个是可以进行进行采样的方法，然后再从他的点训练数据中转换乘1000点的话，它都是里面是转化的，数据比较多，所以所以的话工程量比较大。

Q2: 怎么使用Python中Pandas库Resample，实现重采样，完成线性插值

#python中的pandas库主要有DataFrame和Series类(面向对象的的语言更愿意叫类) DataFrame也就是

#数据框(主要是借鉴R里面的data.frame)，Series也就是序列 ，pandas底层是c写的 性能很棒，有大神

#做过测试 处理亿级别的数据没问题，起性能可以跟同等配置的sas媲美

#DataFrame索引 df.loc是标签选取操作，df.iloc是位置切片操作

print(df[['row_names','Rape']])

df['行标签']

df.loc[行标签,列标签]

print(df.loc[0:2,['Rape','Murder']])

df.iloc[行位置,列位置]

df.iloc[1,1]#选取第二行，第二列的值，返回的为单个值

df.iloc[0,2],:]#选取第一行及第三行的数据

df.iloc[0:2,:]#选取第一行到第三行（不包含）的数据

df.iloc[:,1]#选取所有记录的第一列的值，返回的为一个Series

df.iloc[1,:]#选取第一行数据，返回的为一个Series

print(df.ix[1,1]) # 更广义的切片方式是使用.ix，它自动根据你给到的索引类型判断是使用位置还是标签进行切片

print(df.ix[0:2])

#DataFrame根据条件选取子集 类似于sas里面if、where ,R里面的subset之类的函数

df[df.Murder13]

df[(df.Murder10)(df.Rape30)]

df[df.sex==u'男']

#重命名 相当于sas里面的rename R软件中reshape包的中的rename

df.rename(columns={'A':'A_rename'})

df.rename(index={1:'other'})

#删除列 相当于sas中的drop R软件中的test['col']-null

df.drop(['a','b'],axis=1) or del df[['a','b']]

#排序 相当于sas里面的sort R软件里面的df[order(x),]

df.sort(columns='C') #行排序 y轴上

df.sort(axis=1) #各个列之间位置排序 x轴上

#数据描述 相当于sas中proc menas R软件里面的summary

df.describe()

#生成新的一列 跟R里面有点类似

df['new_columns']=df['columns']

df.insert(1,'new_columns',df['B']) #效率最高

df.join(Series(df['columns'],name='new_columns'))

#列上面的追加 相当于sas中的append R里面cbind()

df.append(df1,ignore_index=True)

pd.concat([df,df1],ignore_index=True)

#最经典的join 跟sas和R里面的merge类似 跟sql里面的各种join对照

merge()

#删除重行 跟sas里面nodukey R里面的which(!duplicated(df[])类似

df.drop_duplicated()

#获取最大值 最小值的位置 有点类似矩阵里面的方法

df.idxmin(axis=0 ) df.idxmax(axis=1) 0和1有什么不同 自己摸索去

#读取外部数据跟sas的proc import R里面的read.csv等类似

read_excel() read_csv() read_hdf5() 等

与之相反的是df.to_excel() df.to_ecv()

#缺失值处理 个人觉得pandas中缺失值处理比sas和R方便多了

df.fillna(9999) #用9999填充

#链接数据库 不多说 pandas里面主要用 MySQLdb

import MySQLdb

conn=MySQLdb.connect(host="localhost",user="root",passwd="",db="mysql",use_unicode=True,charset="utf8")

read_sql() #很经典

#写数据进数据库

df.to_sql('hbase_visit',con, flavor="mysql", if_exists='replace', index=False)

#groupby 跟sas里面的中的by R软件中dplyr包中的group_by sql里面的group by功能是一样的 这里不多说

#求哑变量

dumiper=pd.get_dummies(df['key'])

df['key'].join(dumpier)

#透视表 和交叉表 跟sas里面的proc freq步类似 R里面的aggrate和cast函数类似

pd.pivot_table()

pd.crosstab()

#聚合函数经常跟group by一起组合用

df.groupby('sex').agg({'height':['mean','sum'],'weight':['count','min']})

#数据查询过滤

test.query("0.2

将STK_ID中的值过滤出来

stk_list = ['600809','600141','600329']中的全部记录过滤出来，命令是：rpt[rpt['STK_ID'].isin(stk_list)].

将dataframe中，某列进行清洗的命令

删除换行符：misc['product_desc'] = misc['product_desc'].str.replace('\n', '')

删除字符串前后空格：df["Make"] = df["Make"].map(str.strip)

如果用模糊匹配的话，命令是：

rpt[rpt['STK_ID'].str.contains(r'^600[0-9]{3}$')]

对dataframe中元素，进行类型转换

df['2nd'] = df['2nd'].str.replace(',','').astype(int) df['CTR'] = df['CTR'].str.replace('%','').astype(np.float64)

#时间变换 主要依赖于datemie 和time两个包

#其他的一些技巧

df2[df2['A'].map(lambda x:x.startswith('61'))] #筛选出以61开头的数据

df2["Author"].str.replace(".+", "").head() #replace(".+", "")表示将字符串中以””开头;以””结束的任意子串替换为空字符串

commits = df2["Name"].head(15)

print commits.unique(), len(commits.unique()) #获的NAME的不同个数，类似于sql里面count(distinct name)

#pandas中最核心 最经典的函数apply map applymap

Q3: 利用Python进行数据分析(9)-重采样resample和频率转换

Python-for-data-重新采样和频率转换

重新采样指的是将时间序列从一个频率转换到另一个频率的过程。

但是也并不是所有的采样方式都是属于上面的两种

pandas中使用resample方法来实现频率转换，下面是resample方法的参数详解：

将数据聚合到一个规则的低频上，例如将时间转换为每个月，"M"或者"BM"，将数据分成一个月的时间间隔。

每个间隔是半闭合的，一个数据只能属于一个时间间隔。时间间隔的并集必须是整个时间帧

默认情况下，左箱体边界是包含的。00:00的值是00：00到00：05间隔内的值

产生的时间序列按照每个箱体左边的时间戳被标记。

传递span class="mark"label="right"/span可以使用右箱体边界标记时间序列

向loffset参数传递字符串或者日期偏置

在金融数据中，为每个数据桶计算4个值是常见的问题：

通过span class="girk"ohlc聚合函数/span能够得到四种聚合值列的DF数据

低频转到高频的时候会形成缺失值

ffill() ：使用前面的值填充， limit 限制填充的次数

Q4: 【小项目-1】用Python进行人声伴奏分离和音乐特征提取

比如采样率为22050，音频文件有36s，那么x为长度为22050*36=793800的float。

用到了python库 Spleeter

抽象地了解下原理吧

参考文章是这篇：Spleeter: a fast and efficient music source separation tool with pre-trained models

原理文章是这篇 SINGING VOICE SEPARATION: A STUDY ON TRAINING DATA

粗略扫了一眼，原理主要是用U-Net进行分割，然后这个Python工具主要是利用了一个pre-trained的model。

参考链接：机器之心的一篇文章

纵轴表示频率（从0到10kHz），横轴表示剪辑的时间。由于我们看到所有动作都发生在频谱的底部，我们可以将频率轴转换为对数轴。

可以对频率取对数。

感觉这个参数蛮有意思的

整个频谱被投影到12个区间，代表音乐八度音的12个不同的半音（或色度）， librosa.feature.chroma_stft 用于计算。

先对音频进行短时傅里叶变换

其中每行存储一个窗口的STFT，大小为1025*1551

这里要注意理解怎么基于stft的结果来画频谱图

没太了解，感觉就大概知道有这么个量可以用到就行。

librosa.feature.spectral_centroid 计算信号中每帧的光谱质心：

1. 先理解连续傅里叶变换

2. 再理解离散傅里叶变换

对连续函数进行离散采样

3. 最后进入短时傅里叶变换

是先把一个函数和窗函数进行相乘，然后再进行一维的傅里叶变换。并通过窗函数的滑动得到一系列的傅里叶变换结果，将这些结果竖着排开得到一个二维的表象。