阶次跟踪的角域重采样python

要实现阶次跟踪的角域重采样，你可以使用Python中的NumPy库来进行实现。下面是一个简单的示例代码：

import numpy as np

def resample_phase(signal, factor):
    n = len(signal)
    x = np.arange(n)
    y = np.unwrap(np.angle(signal))  # 解包裹相位
    xp = np.arange(0, n, factor)
    yp = np.interp(xp, x, y)  # 线性插值
    resampled_signal = np.cos(yp) + 1j * np.sin(yp)  # 重新构建复数信号

    return resampled_signal

# 示例用法
original_signal = np.exp(1j * np.linspace(0,2 * np.pi, 100))  # 原始信号
resampled_signal = resample_phase(original_signal, 2)  # 阶次跟踪的角域重采样

# 打印结果
print("原始信号长度:", len(original_signal))
print("重采样后信号长度:", len(resampled_signal))

在上述代码中，`resample_phase`函数接受一个输入信号和重采样因子。它首先通过调用`np.unwrap`解包裹输入信号的相位，然后使用`np.interp`进行线性插值，获得新的相位序列。最后，根据新的相位序列重新构建复数信号。

你可以根据实际需求修改代码中的参数和输入信号，以适应你的应用场景。希望对你有所帮助！如果你有其他问题，请随时提问。