python如何實(shí)現(xiàn)類似matlab的小波濾波？

T=wpdec(y,5,'db40');

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%信號(hào)y進(jìn)行波包解層數(shù)5T波樹plot看

a10=wprcoef(T,[1,0]);

%a10節(jié)點(diǎn)[1,0]進(jìn)行重構(gòu)信號(hào)貌似沒層重構(gòu)說吧能某層某節(jié)點(diǎn)進(jìn)行重構(gòu)節(jié)點(diǎn)編號(hào)波樹

%以下為濾波程序（主要調(diào)節(jié)參數(shù)c的大小）

c=10;

wn=0.1;

fs=50000; %采樣頻率；

b=fir1(c,wn/(fs/2),hamming(c+1));

y1=filtfilt(b,1,y);%對(duì)y濾波。

python 有沒有對(duì)信號(hào)進(jìn)行升采樣的方法，從1000點(diǎn)序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)成10000點(diǎn)數(shù)據(jù)？

這個(gè)里面他的話這個(gè)是可以進(jìn)行進(jìn)行采樣的方法，然后再從他的點(diǎn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)換乘1000點(diǎn)的話，它都是里面是轉(zhuǎn)化的，數(shù)據(jù)比較多，所以所以的話工程量比較大。

怎么使用Python中Pandas庫Resample，實(shí)現(xiàn)重采樣，完成線性插值

#python中的pandas庫主要有DataFrame和Series類(面向?qū)ο蟮牡恼Z言更愿意叫類) DataFrame也就是

#數(shù)據(jù)框(主要是借鑒R里面的data.frame)，Series也就是序列 ，pandas底層是c寫的 性能很棒，有大神

#做過測(cè)試 處理億級(jí)別的數(shù)據(jù)沒問題，起性能可以跟同等配置的sas媲美

#DataFrame索引 df.loc是標(biāo)簽選取操作，df.iloc是位置切片操作

print(df[['row_names','Rape']])

df['行標(biāo)簽']

df.loc[行標(biāo)簽,列標(biāo)簽]

print(df.loc[0:2,['Rape','Murder']])

df.iloc[行位置,列位置]

df.iloc[1,1]#選取第二行，第二列的值，返回的為單個(gè)值

df.iloc[0,2],:]#選取第一行及第三行的數(shù)據(jù)

df.iloc[0:2,:]#選取第一行到第三行（不包含）的數(shù)據(jù)

df.iloc[:,1]#選取所有記錄的第一列的值，返回的為一個(gè)Series

df.iloc[1,:]#選取第一行數(shù)據(jù)，返回的為一個(gè)Series

print(df.ix[1,1]) # 更廣義的切片方式是使用.ix，它自動(dòng)根據(jù)你給到的索引類型判斷是使用位置還是標(biāo)簽進(jìn)行切片

print(df.ix[0:2])

#DataFrame根據(jù)條件選取子集 類似于sas里面if、where ,R里面的subset之類的函數(shù)

df[df.Murder13]

df[(df.Murder10)(df.Rape30)]

df[df.sex==u'男']

#重命名 相當(dāng)于sas里面的rename R軟件中reshape包的中的rename

df.rename(columns={'A':'A_rename'})

df.rename(index={1:'other'})

#刪除列 相當(dāng)于sas中的drop R軟件中的test['col']-null

df.drop(['a','b'],axis=1) or del df[['a','b']]

#排序 相當(dāng)于sas里面的sort R軟件里面的df[order(x),]

df.sort(columns='C') #行排序 y軸上

df.sort(axis=1) #各個(gè)列之間位置排序 x軸上

#數(shù)據(jù)描述 相當(dāng)于sas中proc menas R軟件里面的summary

df.describe()

#生成新的一列 跟R里面有點(diǎn)類似

df['new_columns']=df['columns']

df.insert(1,'new_columns',df['B']) #效率最高

df.join(Series(df['columns'],name='new_columns'))

#列上面的追加 相當(dāng)于sas中的append R里面cbind()

df.append(df1,ignore_index=True)

pd.concat([df,df1],ignore_index=True)

#最經(jīng)典的join 跟sas和R里面的merge類似 跟sql里面的各種join對(duì)照

merge()

#刪除重行 跟sas里面nodukey R里面的which(!duplicated(df[])類似

df.drop_duplicated()

#獲取最大值 最小值的位置 有點(diǎn)類似矩陣?yán)锩娴姆椒?/p>

df.idxmin(axis=0 ) df.idxmax(axis=1) 0和1有什么不同 自己摸索去

#讀取外部數(shù)據(jù)跟sas的proc import R里面的read.csv等類似

read_excel() read_csv() read_hdf5() 等

與之相反的是df.to_excel() df.to_ecv()

#缺失值處理 個(gè)人覺得pandas中缺失值處理比sas和R方便多了

df.fillna(9999) #用9999填充

#鏈接數(shù)據(jù)庫 不多說 pandas里面主要用 MySQLdb

import MySQLdb

conn=MySQLdb.connect(host="localhost",user="root",passwd="",db="mysql",use_unicode=True,charset="utf8")

read_sql() #很經(jīng)典

#寫數(shù)據(jù)進(jìn)數(shù)據(jù)庫

df.to_sql('hbase_visit',con, flavor="mysql", if_exists='replace', index=False)

#groupby 跟sas里面的中的by R軟件中dplyr包中的group_by sql里面的group by功能是一樣的 這里不多說

#求啞變量

dumiper=pd.get_dummies(df['key'])

df['key'].join(dumpier)

#透視表 和交叉表 跟sas里面的proc freq步類似 R里面的aggrate和cast函數(shù)類似

pd.pivot_table()

pd.crosstab()

#聚合函數(shù)經(jīng)常跟group by一起組合用

df.groupby('sex').agg({'height':['mean','sum'],'weight':['count','min']})

#數(shù)據(jù)查詢過濾

test.query("0.2

將STK_ID中的值過濾出來

stk_list = ['600809','600141','600329']中的全部記錄過濾出來，命令是：rpt[rpt['STK_ID'].isin(stk_list)].

將dataframe中，某列進(jìn)行清洗的命令

刪除換行符：misc['product_desc'] = misc['product_desc'].str.replace('\n', '')

刪除字符串前后空格：df["Make"] = df["Make"].map(str.strip)

如果用模糊匹配的話，命令是：

rpt[rpt['STK_ID'].str.contains(r'^600[0-9]{3}$')]

對(duì)dataframe中元素，進(jìn)行類型轉(zhuǎn)換

df['2nd'] = df['2nd'].str.replace(',','').astype(int) df['CTR'] = df['CTR'].str.replace('%','').astype(np.float64)

#時(shí)間變換 主要依賴于datemie 和time兩個(gè)包

#其他的一些技巧

df2[df2['A'].map(lambda x:x.startswith('61'))] #篩選出以61開頭的數(shù)據(jù)

df2["Author"].str.replace(".+", "").head() #replace(".+", "")表示將字符串中以””開頭;以””結(jié)束的任意子串替換為空字符串

commits = df2["Name"].head(15)

print commits.unique(), len(commits.unique()) #獲的NAME的不同個(gè)數(shù)，類似于sql里面count(distinct name)

#pandas中最核心 最經(jīng)典的函數(shù)apply map applymap

利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析(9)-重采樣resample和頻率轉(zhuǎn)換

Python-for-data-重新采樣和頻率轉(zhuǎn)換

重新采樣指的是將時(shí)間序列從一個(gè)頻率轉(zhuǎn)換到另一個(gè)頻率的過程。

但是也并不是所有的采樣方式都是屬于上面的兩種

pandas中使用resample方法來實(shí)現(xiàn)頻率轉(zhuǎn)換，下面是resample方法的參數(shù)詳解：

將數(shù)據(jù)聚合到一個(gè)規(guī)則的低頻上，例如將時(shí)間轉(zhuǎn)換為每個(gè)月，"M"或者"BM"，將數(shù)據(jù)分成一個(gè)月的時(shí)間間隔。

每個(gè)間隔是半閉合的，一個(gè)數(shù)據(jù)只能屬于一個(gè)時(shí)間間隔。時(shí)間間隔的并集必須是整個(gè)時(shí)間幀

默認(rèn)情況下，左箱體邊界是包含的。00:00的值是00：00到00：05間隔內(nèi)的值

產(chǎn)生的時(shí)間序列按照每個(gè)箱體左邊的時(shí)間戳被標(biāo)記。

傳遞span class="mark"label="right"/span可以使用右箱體邊界標(biāo)記時(shí)間序列

向loffset參數(shù)傳遞字符串或者日期偏置

在金融數(shù)據(jù)中，為每個(gè)數(shù)據(jù)桶計(jì)算4個(gè)值是常見的問題：

通過span class="girk"ohlc聚合函數(shù)/span能夠得到四種聚合值列的DF數(shù)據(jù)

低頻轉(zhuǎn)到高頻的時(shí)候會(huì)形成缺失值

ffill() ：使用前面的值填充， limit 限制填充的次數(shù)

【小項(xiàng)目-1】用Python進(jìn)行人聲伴奏分離和音樂特征提取

比如采樣率為22050，音頻文件有36s，那么x為長(zhǎng)度為22050*36=793800的float。

用到了python庫 Spleeter

抽象地了解下原理吧

參考文章是這篇：Spleeter: a fast and efficient music source separation tool with pre-trained models

原理文章是這篇 SINGING VOICE SEPARATION: A STUDY ON TRAINING DATA

粗略掃了一眼，原理主要是用U-Net進(jìn)行分割，然后這個(gè)Python工具主要是利用了一個(gè)pre-trained的model。

參考鏈接：機(jī)器之心的一篇文章

縱軸表示頻率（從0到10kHz），橫軸表示剪輯的時(shí)間。由于我們看到所有動(dòng)作都發(fā)生在頻譜的底部，我們可以將頻率軸轉(zhuǎn)換為對(duì)數(shù)軸。

可以對(duì)頻率取對(duì)數(shù)。

感覺這個(gè)參數(shù)蠻有意思的

整個(gè)頻譜被投影到12個(gè)區(qū)間，代表音樂八度音的12個(gè)不同的半音（或色度）， librosa.feature.chroma_stft 用于計(jì)算。

先對(duì)音頻進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換

其中每行存儲(chǔ)一個(gè)窗口的STFT，大小為1025*1551

這里要注意理解怎么基于stft的結(jié)果來畫頻譜圖

沒太了解，感覺就大概知道有這么個(gè)量可以用到就行。

librosa.feature.spectral_centroid 計(jì)算信號(hào)中每幀的光譜質(zhì)心：

1. 先理解連續(xù)傅里葉變換

2. 再理解離散傅里葉變換

對(duì)連續(xù)函數(shù)進(jìn)行離散采樣

3. 最后進(jìn)入短時(shí)傅里葉變換

是先把一個(gè)函數(shù)和窗函數(shù)進(jìn)行相乘，然后再進(jìn)行一維的傅里葉變換。并通過窗函數(shù)的滑動(dòng)得到一系列的傅里葉變換結(jié)果，將這些結(jié)果豎著排開得到一個(gè)二維的表象。

網(wǎng)站題目：python實(shí)現(xiàn)采樣函數(shù)的簡(jiǎn)單介紹
文章分享：http://chinadenli.net/article25/dsecoci.html

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