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有没有更好的方法来重新采样存储在Python二进制文件中的时间序列?

resampling binary scipy numpy python

Sheldon · 技术社区 · 7 年前

我写下了一个函数来实现这个功能;下面是我的函数的简化版本:

import numpy as np
import scipy.signal as signal

def resampleData(fileName_in,fileName_out,new_number_of_samples) 

    fIn = open(fileName_in, 'rb')
    data_in = np.fromfile(fIn, dtype="int32", count=-1, sep="")  
    fIn.close()

    data_out=signal.resample(data_in,new_number_of_samples).astype('int32')

    fOut = open(fileName_out, 'wb')
    data_out.tofile(fOut,sep="")
    fOut.close()

    return

非常感谢你的帮助!

1 回复 | 直到 7 年前

ZisIsNotZis 7 年前

我不认为IO是这里的问题,因为即使对于这个大数组:

np.empty(1000000000, 'i').tofile('abc.bin')
np.fromfile('abc.bin', 'i')

只需要

1.18 s Â± 26.4 ms per loop (mean Â± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

去读它。如果你坚持,你可以用 memmap :

np.memmap('abc.bin', 'i')

5.6 Âµs Â± 433 ns per loop (mean Â± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

另一方面,如果通过重新采样意味着向下采样,则可以使用 记忆地图 方法直接保存原始数组的切片

memmap_result[::2].tofile('xxx')

把样品减半。

memmap_result[np.linspace(0, len(memmap_result), num_samples).astype('i')]

也应该很快。

scipy.signal.resample 使用傅里叶变换,它应该非常快速和稳定。您可以使用更快的算法,如线性插值等,但重新采样的质量可能会受到影响。

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