scipy.signal.resample

https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.resample.html?highlight=resample#scipy.signal.resample

scipy.signal.resample(x,num)  num是int,是经过resample之后的符号长度，不是上采样率，不过有的时候采样不是整数会有偏差，比如期待输出5个符号，可能输出4个，输出是numpy类型的数据

from scipy import signal
x=[i for i in range(1,201)]
y=signal.resample(x,100)
tx=np.linspace(0,10,200,endpoint=False)
ty=np.linspace(0,10,100,endpoint=False)
plt.plot(tx,x,'-')
plt.plot(ty,y,'.-')

scipy.signal.resample_poly

https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.resample_poly.html#scipy.signal.resample_poly

scipy.signal.resample_poly(x,up,down)

The signal x is upsampled by the factor up , a zero-phase low-pass FIR filter is applied, and then it is downsampled by the factor down . The resulting sample rate is up/down times the original sample rate. By default, values beyond the boundary of the signal are assumed to be zero during the filtering step.

这个函数就和matlab里面的resample是一样的，一般用法是up写目标采样率，down写当前采样率

from scipy import signal
x=[i for i in range(1,11)]
y=signal.resample_poly(x,1,2)

x=[1:10];
y=resample(x,1,2)

基于将滤波器的第一个空值放在 Nyquist 上的 重采样 函数（Null-on-Nyquist Re sample ） 这个包提供了一个采样率转换器，它基本上是 scipy . signal .re sample _ poly 的包装，用更高阶的一个替换默认滤波器，并具有特殊功能，即抗混叠滤波器的截止频率设置为第一个空值（主瓣结束和第一个旁瓣开始的点）落在奈奎斯特频率（采样率的一半）上。 因此，“Null-on-Nyquist Re sample ”的名称“nnre sample ”---替代名称“nonre sample ”被认为太混乱了。 请在报告错误 该代码是根据MIT许可（请参阅LICENSE文件）获得许可的。 import nnre sample newsound = nnre sample .re sample (sound, new sample ratre, old sample rate) 详细功能说 在复现LiftingNet过程 中 ，了解到作者对于不同转速设备的机械 信号 进行 重采样 来矫正转速，也就是固定长度的样本包含了相同旋转周期的设备信息，而非相同时间长度。po一下原文：这里其实用到了阶次分析的原理，该样本长度对应的设备转过同样的角度，当然这里是针对不同稳定转速下的，阶比分析针对的是转速连续变化的 信号 ，详情可参考大佬博客本文是探究 python 包 中 的效果的，确切滴说是记录。 重采样 （resampling）指的是将时间序列从一个频率转换到另一个频率的处理过程。将高频率数据聚合到低频率称为降采样（downsampling），而将低频率数据转换到高频率则称为升采样（upsampling）。并不是所有的 重采样 都能被划分到这两个大类 中 。例如，将W-WED（每周三）转换为W-FRI既不是降采样也不是升采样。 函数原型re sample (self, rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, convention=‘start', kind=None, loffset=None, limit=None, base=0, on=None, level=None)比较关键的是rule,closed,label下面会随着两... 在 Python 中 ，你可以使用 pandas 库 中 的 re sample () 函数来对时间序列数据进行 重采样 。例如，假设你有一个包含时间戳的数据帧 df，你可以这样使用 re sample () 函数来将它 重采样 为每分钟的数据： df_re sample d = df.re sample ('1T').mean() 这里的 '1T' 代表的是每分钟('T' 表示分钟)，'.mean()' 则表示在 重采样 过程... fs, s = wav.read('wave.wav')此 信号 具有44100 Hz的采样频率,我想将此 信号 采样到8Khz scipy . signal .re sample (s,s.size / 5.525)但第二个元素不能浮动,那么,我们如何使用此函数重新映射语音 信号 ？我们如何使用 scipy . signal .re sample 在 python 中 对44100到8000 Hz的语音 信号 进行下采样？解决方法:好吧,那... 我也有类似的问题。在网上找到的解决方案似乎也比 scipy . signal .re sample (https://github.com/nwhitehead/swmixer/blob/master/swmixer.py)快。它基于np.interp函数。还添加了 scipy . signal .re sample _ poly 以进行比较(这在本例 中 不是很好)。在import scipy . signal import mat... 好吧，那么，另一个解决方案，这是一个真正的 scipy 。只是要求什么。这是 scipy . signal .re sample ()的doc字符串："""Re sample `x` to `num` sample s using Fourier method along the given axis.The re sample d signal starts at the same value as `x` but i... 本文记录了两个使用 python 语言和 GDAl 库对 TIF 数据 重采样 的代码脚本。一是将 TIF 遥感数据 重采样 到指定分辨率和坐标系。二是将一个 TIF 数据 重采样 到和另一个 TIF 数据的地理坐标系、投影和分辨率都一样。