频域转换法:将两段数据都进行傅里叶变换,然后将低采样率的数据进行补零,再将两段数据进行反傅里叶变换,得到相同采样率的数据,然后再进行拟合。 程序怎么写
时间: 2024-02-20 18:00:14 浏览: 19
以下是一个简单的 Python 程序示例,用于将两段不同采样率的数据频域转换法拟合:
```python
numpy as np
from scipy.fftpack import fft, ifft
# 生成两段不同采样率的数据
t1 = np.linspace(0, 1, 100, endpoint=False)
t2 = np.linspace(0, 1, 50, endpoint=False)
data1 = np.sin(2*np.pi*10*t1)
data2 = np.sin(2*np.pi*10*t2)
# 进行傅里叶变换和反傅里叶变换
fft_data1 = fft(data1)
fft_data2 = fft(data2)
fft_data2 = np.concatenate((fft_data2, np.zeros(len(fft_data1)-len(fft_data2))))
ifft_data2 = ifft(fft_data2)
# 进行拟合
fit_data = (data1 + ifft_data2) / 2
# 绘制图像
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(t1, data1, label='data1')
plt.plot(t2, data2, label='data2')
plt.plot(t1, ifft_data2, label='ifft_data2')
plt.plot(t1, fit_data, label='fit_data')
plt.legend()
plt.show()
```
注:上述代码使用了 NumPy 和 SciPy 库,需要先安装。