resample函数什么意思

resample函数用于对时间序列数据进行重采样，改变其频率。

在数字信号处理和数据分析中，重采样（Resampling）是一种常用的技术，它允许我们改变一个数字信号的样本率，这通常用于将高频采样的信号转换为低频采样的信号，或者反之，在Python中，resample函数是scipy库中signal模块的一部分，常用于对时间序列数据进行重新采样。

resample函数的基本用法

resample函数的基本语法如下：

scipy.signal.resample(x, num=None, num_samples=None, axis=-1)

x: 输入数组或时间序列。

num: 指定输出样本数。

num_samples: 指定输出样本数。

axis: 沿着这个轴进行重采样（默认为最后一个轴）。

参数详解

1、x: 这是需要被重采样的数据，可以是一个一维的时间序列，也可以是一个多维的数组，例如二维的信号矩阵。

2、num: 这是输出的样本数，如果设置了这个参数，num_samples将被忽略，如果你想要得到相同数量的输出样本，你可以设置num为与输入相同的样本数。

3、num_samples: 这是输出的样本数，如果设置了这个参数，num将被忽略，与num类似，如果你想要得到相同数量的输出样本，你可以设置num_samples为与输入相同的样本数。

4、axis: 这是一个可选参数，用于指定沿着哪个轴进行重采样，默认情况下，resample函数会沿着最后一个轴进行重采样。

使用示例

假设我们有一个时间序列数据，我们希望将其从每秒10个样本重采样到每秒5个样本，我们可以这样做：

import numpy as np
from scipy import signal
创建一个每秒10个样本的时间序列
t = np.arange(0, 1, 0.1)
x = np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + np.sin(2 * np.pi * 20 * t)
使用resample函数将其重采样到每秒5个样本
x_resampled = signal.resample(x, num_samples=len(t) // 2)

在上面的代码中，我们首先创建了一个每秒10个样本的时间序列x，然后使用resample函数将其重采样到每秒5个样本，注意，我们使用了len(t) // 2来计算新的样本数。