产生幅度与电压相等的触发脉冲

Question

我想做的基本上是标题上说的。我有一系列的脉冲，我产生了一个矩形的“触发”脉冲，当上升的边缘超过一个阈值时。虽然到目前为止，我只能创造出这些恒定振幅的触发脉冲。我有一个脉冲振幅阵列(脉冲高度)和一个触发指数阵列(triggersLED)，它们各自都有1000个元素。我试图编写我的代码，这样触发脉冲的幅度将等于每个元素的脉冲高度值。我在下面添加了我的代码，但是在绘制触发脉冲时，它们的高度是恒定的，而不是输入脉冲的高度相同。

前5个脉冲高度值为0.0448、0.0416、0.0204、0.0328、0.068，前5个触发指数为9762、49775、89872、129843、169753。

我希望第一次触发脉冲发生在9762，高度0.0448。这意味着cLED将有0到9761指数，然后在下一个4000个指数中值为0.0448，然后返回到零。下一个触发点发生在49775，高度0.0416等等.这些触发脉冲的宽度并不重要(我在代码中将其设置为4000 )。

cLED = np.zeros(4000000)

for a in range(1000):

    for b in triggersLED:

        cLED[b:b+4000] = pulseheight[a]

Answer 1

这是可行的，但可能有更好的方法。迭代索引和幅值，并将其分配给切片。

import numpy as np
pulseheight = np.array([0.0448, 0.0416, 0.0204, 0.0328, 0.068])
trigger = np.array([9, 49, 89, 129, 169]) 
width = 4
cLED = np.zeros(200)

for i,a in zip(trigger,pulseheight):
    cLED[i:i+width] = a

变异:可能没有什么更好的。

cleds = np.split(cLED,trigger)

for i,a in enumerate(cleds[1:]):
    a[:width] = pulseheight[i]

cleds = np.concatenate(cleds)

尝试摆脱pythonfor循环。在触发器索引上拆分cLED；将得到的数组填充到相同的宽度，以便它们可以连接到2d数组；进行赋值；平坦并删除nan的数组。

pad_width = np.diff(trigger).max()
cleds = np.vstack((np.pad(a,(0,pad_width-len(a)),constant_values=np.nan) for a in cleds))
cleds[1:,:4] = pulseheight[:,None]
cleds = np.ravel(cleds)
cleds = cleds[~np.isnan(cleds)]

另一个使用Pandas的变体，它最终具有稀疏的行，所以当数据被重新组合时，需要删除nan填充值。使用分配到片和广播。

import pandas as pd
# using arrays defined above
cleds = np.split(cLED,trigger)
df = pd.DataFrame(cleds)
df.iloc[1:,:4] = pulseheight[:,None]
q = np.concatenate(df.values)
q = q[~np.isnan(q)]

我真的没有感觉到哪一个是最好的。