将np.fft.rfft结果代入TypeError时间序列

Question

我的目标是从一个经验观测的时间序列中创建一个代孕时间序列，在这个序列中，我希望保持自相关和功率分布在频域，但将相位随机化。

完成这项任务的步骤如下：

1. ，傅里叶级数的时间序列必须创建
2. ，然后将傅里叶分量的相位随机化
3. ，将频域结果转化为时域

。

下面是我的代码的当前状态，其中创建了一个随机时间序列，用于表示或再现。

import numpy as np

TS = np.random.normal(0, 1, 3000) # The time-series


FFT = np.fft.rfft # FFT of time-series
Random_phases = np.exp(np.random.uniform(0,np.pi,len(TS)/2+1)*1.0j) # Generate random phases
FFT = FFT * Random_phases # Randomize the phases in the FFT
TS = np.fft.irfft(FFT) # Tranforms the frequency-domain back into the time-domain = Surrogate time-series

代码打印的错误使我陷入以下困境：

Traceback (most recent call last):
  File "/Users/...", line 7, in <module>
    Random_phases = np.exp(np.random.uniform(0,np.pi,len(TS)/2+1)*1.0j) # Generate random phases
  File "mtrand.pyx", line 1121, in numpy.random.mtrand.RandomState.uniform
  File "_common.pyx", line 615, in numpy.random._common.cont
TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer

我理解计算中某个地方的代码Random_phases = np.exp(np.random.uniform(0,np.pi,len(TS)/2+1)*1.0j)的第7行产生浮点数而不是整数结果，这导致了问题的出现。对吗？

在不干扰频域相位的实际随机化的情况下，怎样才能克服这个问题呢？

Answer 1

len(TS)/2+1是一个浮点数，而uniform需要一个int作为size参数。试试int(len(TS)/2+1)或len(TS)//2+1

np.fft.rfft只是函数，而不是按原样调用的。想必你想用时间序列(即np.fft.rfft(TS) )来称呼它。

把所有东西拼凑在一起：

FFT = np.fft.rfft(TS) # FFT of time-series
Random_phases = np.exp(np.random.uniform(0,np.pi,len(TS)//2+1)*1.0j) # Generate random phases
FFT = FFT * Random_phases # Randomize the phases in the FFT
TS = np.fft.irfft(FFT) # Tranforms the frequency-domain back into the time-domain = Surrogate time-series