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Início / coding / Perguntas / 76926667
Accepted
Juha P
Juha P
Asked: 2023-08-18 13:32:30 +0800 CST2023-08-18 13:32:30 +0800 CST 2023-08-18 13:32:30 +0800 CST

Comando Octave freqz com fliplr --> Python synthax

  • 772

Estou tentando traduzir o comando

[h(:,m), w] = freqz(fliplr(b), fliplr(a),2048); % fliplr --> freqz works on powers of z^-1

de Octave para Python (w/ scipy (freqz) e numpy (fliplr)), mas resulta em erro quando escrito como está :

  File "<__array_function__ internals>", line 180, in fliplr
  File "/home/xxxx/yyyy/venv/lib/python3.8/site-packages/numpy/lib/twodim_base.py", line 98, in fliplr
    raise ValueError("Input must be >= 2-d.")
ValueError: Input must be >= 2-d.

Quais pontos para a função fliplr parecem funcionar de maneira diferente em comparação com a função fliplr do Octave.

Aqui estão minhas matrizes b e a :

b= [ 1.01063287e+00 -1.46490341e+01  9.94030209e+01 -4.19168764e+02
  1.22949513e+03 -2.66000588e+03  4.39112431e+03 -5.64225597e+03
  5.70320516e+03 -4.55022454e+03  2.85602975e+03 -1.39550096e+03
  5.20372994e+02 -1.43160328e+02  2.74037105e+01 -3.26098385e+00
  1.81735269e-01] 
a= [ 1.00000000e+00 -1.45159238e+01  9.86464912e+01 -4.16614074e+02
  1.22391361e+03 -2.65216678e+03  4.38533779e+03 -5.64421414e+03
  5.71487734e+03 -4.56742504e+03  2.87187255e+03 -1.40575405e+03
  5.25150201e+02 -1.44741759e+02  2.77584882e+01 -3.30950845e+00
  1.84797453e-01] 

Eu também tentei fatiar w/ ou w/o flipping:

[h[:, m], w] = freqz(np.flip(b[0:N]), np.flip(a[0:N]), 2048)

qual dos dois passa na compilação, mas os gráficos parecem estranhos.

Alguma sugestão de tradução?

python
  • 1 1 respostas
  • 24 Views

1 respostas

  • Voted
  1. Best Answer
    Tasos Papastylianou
    2023-08-18T16:13:27+08:002023-08-18T16:13:27+08:00

    Seus arrays parecem ser de classificação 1 (isto é, unidimensionais). O erro do python está dizendo que você está tentando virar a segunda dimensão, mas não há uma. Reformule suas matrizes para torná-las 2d. Presumivelmente, você deseja que os valores se espalhem ao longo das colunas, para que o tamanho das linhas seja 1 quando você remodelar. (portanto, dada a forma como o reshape funciona, você pode passar -1 para a dimensão que deseja calcular automaticamente, ou seja, numpy.reshape( b, (1, -1) )

    • 0

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