假设我有一个信号，它是一维 numpy 数组，持续一秒，采样率等于 16 kHz。如何将该数组重新采样到 1024 Hz，而不丢失有关该信号中存在的“峰值”的信息，如下所示？我只补充说“峰值”之间的间隔不少于 40 毫秒。
更新
我发现了一种基于 scipy.signal.resample 函数的有趣方法，但该函数的问题是它返回每个 y 值的绝对值给定向量。
最佳答案
如果你会使用scipy，我建议scipy.interpolate.interp1d .
但是 numpy 在 numpy.interp 中也有一维插值，所以这可能正是您想要的。
对于你所问的问题(不失去峰值)，这是一个有点不适的问题，无法通过简单而幼稚的插值来解决。
我的 2 美分解决方案:由于您正在进行下采样，并且您知道下采样比率，因此您可以延长峰值，以便在下采样后不会丢失它们，即，以便下采样中的峰值持续时间信号是至少一个样本，即在下采样之前至少是ceil(SR1/SR2)个样本，其中SR1是原始样本率，SR2 是下采样率..
关于python - 如何更改 numpy.array 采样率？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/30895093/