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Barzi2001
Asked: 2023-10-03 16:53:24 +0800 CST

如何使用 scipy 或 numpy 对分段常数点集进行插值？

  • 772

我在插值一组分段常数点时遇到麻烦。为了更好地解释，请考虑以下代码：

import numpy as np  
from scipy.interpolate import UnivariateSpline
import matplotlib.pyplot as plt


N = 30
Ts = 0.2

times = np.arange(0.0, N * Ts, Ts)
signal = np.concatenate((1.5 * np.ones(10), -0.5 * np.ones(10), np.ones(10)))
interp = UnivariateSpline(times[::3], signal[::3])

signal_interp = interp(times)

plt.plot(times, signal)
plt.plot(times, signal_interp)
plt.show()

我预计 的情节signal_interp会与 的情节重叠signal，但这并没有发生。

我在这里找到了一些东西，但iterp1d被认为是遗产。

我也尝试在这里查看，但找不到针对我的具体案例的任何指导。

python

1 个回答

  1. Best Answer

    interp是时间的函数，而不是信号的函数。

    你的意思
    signal_interp = interp(times)
    不是
    signal_interp = interp(signal)

    这使

    在此输入图像描述

    它仍然没有“重叠”初始信号。但样条曲线不能采用分段常数函数的形式。它们本质上是光滑的。这就是他们所做的。它们之所以被精确地使用，是因为它们不是分段常数。它们似乎能够用您的初始代码产生分段恒定行为的原因是，您绘制的只是样条线的 3 个点，每个点重复 10 次（因为使用的横坐标是 ，其中仅包含 3 个点signal）值，重复 10 次）。

    尽管如此，你还可以通过减少平滑因子来实现更多s

    interp = UnivariateSpline(times[::3], signal[::3], s=0.1)
plt.plot(times, signal)
plt.plot(times, interp(times))

    在此输入图像描述

    np 插值

    对于每对连续点之间的简单线性插值（因此可能不太平滑），

    signal_interp = np.interp(times, times[::3], signal[::3])
plt.plot(times, signal)
plt.plot(times, signal_interp)

    在此输入图像描述

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