scipy.signal.resample行为怪异

Question

我目前正在做一些信号处理(使用scipy)，但是我遇到了一个奇怪的问题，并且找不出出了什么问题。也就是说，我正在从一个.wav文件中读取一些音频数据，但是在进一步处理之前必须重新采样。信号有500,000多个样本。

现在，scipy.signal.resample仅在其中一个频道上就需要超过10分钟。好吧，我想，这可能是正常的，因为有很多样本。但是，我决定用另外两个“信号”(即随机生成的数字数组和一个零数组)对1,000,000个样本进行实验，并对这些样本进行重采样。奇怪的是，在这种情况下重采样只需几毫秒，因此大小显然不是问题。

我的最后一个实验是从我的原始信号中提取零(大约有5万个零值的样本)并重新对它们进行采样。我很惊讶地看到，重采样5万个零只需要大约一分钟。以前，我重放了一个零位数组，在几毫秒内就有100万个样本，现在我必须等待大约一分钟，才能得到5万个样本。一定是出了问题，但我想不出是什么。

我真的没有看到这种行为的任何理由，尤其是0 (1,000,000和几毫秒vs 50,000和1分钟)给我很大的惊喜。

下面是一个示例代码，这样您就知道我在说什么了：

import scipy.io.wavfile as wavfile
import numpy
import scipy.signal as signal

sample_rate, signal_data = wavfile.read('file.wav')

test_channel = numpy.array(signal_data[:,0], dtype=float)
channel_zeros = numpy.array(signal_data[numpy.where(signal_data[:,0]==0)[0],0], dtype=float)
test_signal = numpy.random.rand((1000000))
test_signal_2 = numpy.zeros((1000000))

number_of_samples = 500

#both of these are executed in less than a second
resampled_random = signal.resample(test_signal, number_of_samples)
resampled_zeros = signal.resample(test_signal_2, number_of_samples)

#this takes minutes
resamples_original_signal = signal.resample(test_channel, number_of_samples)

#this takes about a minute
resampled_original_zeros = signal.resample(channel_zeros, number_of_samples)

你知道这可能有什么问题吗？提前谢谢。

Answer 1

当数据的长度是2的幂(例如2、4、8、16、32)时，it (基于FFTPACK)的numpy实现是最快的，当它是素数时最慢。为了加快信号的处理速度，您可以将数据零点到2倍长的功率。

在Python中，您可以使用以下代码查找给定数字的下一个最大功率2：

y = np.floor(np.log2(n))
nextpow2 = np.power(2, y+1)

您可以将此与numpy.pad一起用于将数据数组放置到此大小：

sample_rate, signal_data = wavfile.read('file.wav')
n = signal_data.shape[0]

y = np.floor(np.log2(n))
nextpow2  = np.power(2, y+1)

signal_data  = np.pad(signal_data , ((0, nextpow2-n), (0,0)), mode='constant')

想了解更多关于见这个问题中的枕木/矮胖和快速傅立叶变换的背景知识。