我通过50khz的采样频率采集到的数据,但是采样时间不知道,只知道有多少个数据,共七个通道,储存在了df中,现在我想重采样到5000个点的数据,最后形成(5000,7)的dataframe
时间: 2024-05-08 15:17:16 浏览: 10
可以使用Pandas中的resample()函数进行重采样操作。首先需要将数据的索引设置为时间戳,然后使用resample()函数进行重采样,并指定重采样后数据的个数为5000个。最后将重采样后的数据转换为DataFrame格式。
具体代码如下:
```python
import pandas as pd
# 将数据的索引设置为时间戳
df.index = pd.date_range(start='2022-01-01', periods=len(df), freq='20us')
# 使用resample()函数进行重采样
resampled = df.resample('T').asfreq().interpolate()
# 将重采样后的数据转换为DataFrame格式
resampled_df = pd.DataFrame(resampled.values[:5000], columns=resampled.columns)
```
其中,'20us'是每个数据点的时间间隔,'T'表示重采样后的时间间隔为1分钟(60秒),asfreq()函数将缺失值填充为NaN,interpolate()函数对缺失值进行线性插值。最后,使用values属性取出重采样后的数据,并指定前5000行进行转换为DataFrame格式,同时指定列名为原始数据的列名。
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我通过50khz的采样频率采集到的数据,共七个通道,储存在了df中,现在我想重采样到5000个点的数据,最后形成(5000,7)的dataframe
可以使用pandas的resample()函数进行重采样,代码如下:
```python
import pandas as pd
# 假设df是原始数据的DataFrame
df_resampled = df.resample('100us').mean().iloc[::10]
df_resampled = df_resampled.reset_index(drop=True)
# 重采样到5000个点
df_resampled = df_resampled.iloc[:5000]
# 输出重采样后的DataFrame
print(df_resampled.shape)
```
解释一下上面的代码:
1. 第一行中,'100us'表示重采样的时间间隔为100微秒,也就是每隔100微秒取一个平均值。因为原始数据的采样频率为50kHz,即每秒采样50000个点,所以重采样的时间间隔应该是50000/5000=10个点之间的时间,因此是100微秒。
2. 第二行中,iloc[::10]表示每隔10个点取一个平均值。
3. 第三行中,reset_index(drop=True)表示重置索引,去掉原来的时间戳。
4. 第四行中,iloc[:5000]表示只取前5000个点。
5. 最后一行中,print(df_resampled.shape)输出重采样后的DataFrame的形状,即(5000,7)。
请问采样频率为50kHz的采样率,采集一段音频信号?matlab代码
假设要采集5秒钟的音频信号,可以使用以下matlab代码:
```
fs = 50000; % 采样频率为50kHz
duration = 5; % 采集5秒钟的音频信号
recObj = audiorecorder(fs, 16, 1); % 创建一个采样频率为fs、位深为16位、单声道的音频录音器
disp('开始录音...');
recordblocking(recObj, duration); % 开始录音
disp('录音结束.');
audioData = getaudiodata(recObj); % 获取录音数据
```
执行完毕后,录音数据将保存在`audioData`变量中,可以使用`plot`函数绘制波形图或使用`sound`函数播放录音数据。