重采样python实现

重采样是一种信号处理技术，可以将一个信号的采样频率改变为另一个频率。在Python中，可以使用scipy库中的resample函数来进行重采样。

下面是一个简单的重采样示例代码：

import numpy as np
from scipy.signal import resample

# 原始信号
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 原始信号的采样频率
fs = 10

# 目标采样频率
fs_new = 5

# 原始信号采样间隔
ts = 1/fs

# 目标采样间隔
ts_new = 1/fs_new

# 原始信号的时间轴
t = np.arange(0, len(x)*ts, ts)

# 目标时间轴
t_new = np.arange(0, len(x)*ts, ts_new)

# 使用resample函数进行重采样
x_resampled = resample(x, len(t_new))

print(x_resampled)

在这个示例中，我们首先定义了一个原始信号x和它的采样频率fs，然后定义了一个目标采样频率fs_new。接下来，我们计算了原始信号和目标信号的采样间隔，并用这些间隔创建了时间轴。最后，我们使用resample函数将原始信号重采样为目标采样频率并打印出结果。

需要注意的是，重采样会改变信号的频率和时间轴，因此需要谨慎使用。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的重采样方法。

相关问题

角域重采样python编程实现

角域重采样是一种图像处理技术，可以将图像从频域转换为空域或从空域转换为频域。具体来说，它可以将一个图像从一个分辨率（频率）重采样到另一个分辨率（频率）。下面是一个Python实现角域重采样的示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('input_image.jpg', 0)

# 获取图像的宽度和高度
rows, cols = img.shape

# 计算傅里叶变换
f = np.fft.fft2(img)

# 将频域中心移动到图像中心
fshift = np.fft.fftshift(f)

# 定义重采样因子
M = 2
N = 2

# 计算重采样后的频域大小
dft_size = (int(rows*M), int(cols*N))

# 创建一个零数组，用于储存重采样后的频域
dft_resized = np.zeros(dft_size, np.complex64)

# 计算重采样后的频域中心
dft_resized_center = (int(dft_size[0]/2), int(dft_size[1]/2))

# 将重采样后的频域中心复制到新的频域中心
dft_resized[dft_resized_center[0]-int(rows/2):dft_resized_center[0]+int(rows/2), dft_resized_center[1]-int(cols/2):dft_resized_center[1]+int(cols/2)] = fshift

# 将频域中心移回原来位置
fshift_resized = np.fft.ifftshift(dft_resized)

# 计算傅里叶逆变换
img_resized = np.fft.ifft2(fshift_resized)

# 取实部，并将像素值缩放到0-255之间
img_resized = np.uint8(np.abs(img_resized))

# 保存重采样后的图像
cv2.imwrite('output_image.jpg', img_resized)

在这个示例中，我们首先读取一张图像，然后计算它的傅里叶变换。接下来，我们将频域中心移动到图像中心，并定义重采样因子M和N。然后，我们计算重采样后的频域大小，创建一个零数组用于存储重采样后的频域，并计算重采样后的频域中心。接下来，我们将重采样后的频域中心复制到新的频域中心，并将频域中心移回原来位置。最后，我们计算傅里叶逆变换，并保存重采样后的图像。

重采样 python

重采样是指在时间序列中将数据按照不同的时间间隔重新分组和聚合的过程。在Python中，可以使用pandas库的resample()函数来实现重采样。引用中的示例展示了如何对具有时期索引的数据进行重采样。通过指定频率参数，我们可以将数据按年进行重采样，并计算每年的平均值。而引用中的示例展示了如何将数据按照5分钟的时间块进行聚合，通过求和的方式计算每个时间块的总和。这些示例给出了重采样的基本概念和用法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python_批量重采样](https://download.csdn.net/download/u012131430/10553395)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【Python系列专栏】第七十六篇 时期重采样及频率转换](https://blog.csdn.net/Mrrunsen/article/details/116562577)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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