如何使用scipy或numpy在分段常数点集上插值？

eh57zj3b 于 12个月前发布在其他

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我在插补一组分段常数点时遇到了麻烦。为了更好地解释，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()

我希望signal_interp的图与signal的图重叠，但这并没有发生。
我发现了一些here，但iterp1d被认为是遗留的。
我也试着看here，但我找不到任何指导，为我的具体情况。

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/77220871/how-to-interpolate-over-a-piecewise-constant-set-of-points-with-scipy-or-numpy

1条答案

按热度按时间

qcbq4gxm1#

interp是时间的函数，而不是信号的函数。
你是说
signal_interp = interp(times)
不
signal_interp = interp(signal)
这给

它仍然不会与初始信号“重叠”。但是样条函数不能具有分段常数函数的形状。它们天生就很光滑。他们就是这么做的。它们被精确地用于不是分段常数。它们看起来能够用你的初始代码产生分段常数行为的原因是，你绘制的只是样条曲线的3个点，每个点重复10次（因为使用的横坐标是signal，它只包含3个值，重复10次）。
然而，您还可以通过减少平滑因子s

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

np interp

对于每对连续点之间的简单线性插值（因此可能较不平滑），

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

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np interp

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