matlab 使用scipy信号时出现振荡,使用ftype='fir'抽取

9fkzdhlc 于 6个月前发布在 Matlab

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我正在将一些代码从Matlab（v2019b）移植到Python（3.9.12，scipy 1.7.3）。我看到了Matlab调用decimate(A, subsample, 'fir')和scipy.signal.decimate(A, subsample, ftype='fir')的结果之间的差异。我不能分享我正在编写的代码，但这里有一个玩具示例：
Matlab：

artest = 1:109;
artestd = decimate(artest, 2, 'fir');
artestd(40:end)

安=
第1至12列
8.0000 81.0000 83.0000 85.0000 87.0000 89.0000 91.0000 93.0000 95.0000 97.0000 99.0000 101.0000
第13至16列
105.0000 107.0000 109.0000
Python：

import numpy as np
from scipy import signal as sg
artest = np.arange(1,110)
artestd = sg.decimate(artest, 2, ftype='fir')
artestd[39:]

输出[6]：

array([ 79.        ,  81.        ,  83.        ,  85.        ,
        87.        ,  89.        ,  91.15805094,  92.89257099,
        95.39239802,  96.50650778,  99.98896804,  99.62335551,
       105.34812902, 101.32449627, 114.35633594,  81.63376904])

我对数字滤波器不是很有经验，所以也许我犯了一个简单的错误。为什么python的输出在数组的末尾出现振荡？最后，如何让Python与Matlab匹配？
我尝试在Python中使用sg.decimate中的'n=XX'参数来更改过滤器的顺序。我看到它似乎对奇数值表现得更好，但它似乎仍然在输出数组的末尾振荡。
我希望Python输出能够准确地匹配Matlab输出。

matlab

来源：https://stackoverflow.com/questions/76807292/oscillation-when-using-scipy-signal-decimate-with-ftype-fir

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按热度按时间

lsmepo6l1#

我听从了dankal444的建议。以下为我工作：

def FIRdecimate(inputArray, r, nfilt=30):
    if int(r)==1:
        return inputArray.copy()
    b=sg.firwin(nfilt+1, 1/r, window='hamming', pass_zero='lowpass')

    #lead-in points
    inputArrayPadding = 2*inputArray[0] - inputArray[range(nfilt+1, 0, -1)]
    _, zf = sg.lfilter(b, 1, inputArrayPadding, zi=np.zeros(nfilt, dtype=int))
    outputArray, zf = sg.lfilter(b,1,inputArray, zi=zf)

    #lead-out points
    inputArrayPadding=2*inputArray[len(inputArray)-1]-inputArray[range(len(inputArray)-2, len(inputArray)-2*nfilt-4, -1)]
    outputArrayPadding,_ = sg.lfilter(b, 1, inputArrayPadding, zi=zf)
    
    #get start point
    _, gd = sg.group_delay((b,1),8)
       
    #take every rth point
    ndxs = []
    for i in range(int(gd[0]+ 0.75), len(inputArray), r):
        ndxs.append(i)
    
    outputArray = outputArray[ndxs]
    startpoint = r - (len(inputArray)-ndxs[-1])
    outputArray = np.concatenate((outputArray, outputArrayPadding[range(startpoint, startpoint+int(np.ceil(len(inputArray)/r)-len(outputArray))*r-1, r)]))
    return outputArray

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