Python SciPy signal.decimate用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 scipy.signal.decimate 的用法。

用法:

scipy.signal.decimate(x, q, n=None, ftype='iir', axis=-1, zero_phase=True)#

应用抗混叠滤波器后对信号进行下采样。

默认情况下，使用 8 阶 Chebyshev I 型滤波器。如果 ftype 为‘fir’，则使用带有汉明窗的 30 点 FIR 滤波器。

参数 ：：

x： array_like

要下采样的信号，作为 N 维数组。

q： int

下采样因子。使用 IIR 下采样时，建议多次调用decimate，以实现高于 13 的下采样因子。

n： 整数，可选

过滤器的顺序(1 小于 ‘fir’ 的长度)。 ‘iir’ 的默认值为 8，‘fir’ 的下采样因子为 20 倍。

ftype： str {‘iir’, ‘fir’} 或 dlti 实例，可选

如果‘iir’或‘fir’，指定低通滤波器的类型。如果是 dlti 对象的实例，则在下采样之前使用该对象进行过滤。

axis： 整数，可选

要抽取的轴。

zero_phase： 布尔型，可选

在使用 IIR 滤波器时，通过使用 filtfilt 而不是 lfilter 进行滤波来防止相移，并在使用 FIR 滤波器时将输出移回滤波器的群延迟。建议使用默认值True，因为通常不需要相移。

返回 ：：

y： ndarray

下采样信号。

注意：

zero_phase 关键字是在 0.18.0 中添加的。在 0.18.0 中添加了将 dlti 实例用作 ftype 的可能性。

例子：

>>> import numpy as np
>>> from scipy import signal
>>> import matplotlib.pyplot as plt

定义波参数。

>>> wave_duration = 3
>>> sample_rate = 100
>>> freq = 2
>>> q = 5

计算样本数。

>>> samples = wave_duration*sample_rate
>>> samples_decimated = int(samples/q)

创建余弦波。

>>> x = np.linspace(0, wave_duration, samples, endpoint=False)
>>> y = np.cos(x*np.pi*freq*2)

抽取余弦波。

>>> ydem = signal.decimate(y, q)
>>> xnew = np.linspace(0, wave_duration, samples_decimated, endpoint=False)

绘制原始波和抽取波。

>>> plt.plot(x, y, '.-', xnew, ydem, 'o-')
>>> plt.xlabel('Time, Seconds')
>>> plt.legend(['data', 'decimated'], loc='best')
>>> plt.show()