矢量`signal.lfilter`

Question

我正在尝试将lfilter应用于1D阵列的集合，即在2D阵列上，其行对应于不同的信号。这是代码：

import numpy as np
from scipy import signal
from scipy import stats

sysdim=2 #dimension of filter, i.e. the amount that it depends on the past
ksim=100 #number of different singals to be filtered
x_size=10000
# A and C are 
A=np.random.randn(sysdim*ksim).reshape((ksim,sysdim))
B=np.random.randn(sysdim*ksim).reshape((ksim,sysdim))
C=2.0*np.random.randn(sysdim*ksim).reshape((ksim,sysdim))
D=2.0*np.random.randn(sysdim*ksim).reshape((ksim,sysdim))
print A.shape,np.random.randn(x_size*ksim).reshape((ksim,x_size)).shape
x=signal.lfilter(A,np.hstack((np.ones((ksim,1)),C)),np.random.randn(x_size*ksim).reshape((ksim,x_size)),axis=1)
y=signal.lfilter(B,np.hstack((np.ones((ksim,1)),D)),x,axis=1)

我收到以下错误：

ValueError: object too deep for desired array 

有人可以指导我吗？

Answer 1

因此，您会在第x=...行

上收到错误消息

参数的形状是分子：（100,2），分母：（100,3）和数据：（100,10000）。你遇到的问题是lfilter希望对它处理的所有项目使用相同的过滤器，即它只接受分子和分母的1-d向量。

您似乎真的需要将其转换为沿着行的循环。像这样：

# denom_array: R different denominators in an array with R rows
# numer_array: R different numerators in an array with R rows
# data: R data vectors in an array with R rows
# out_sig: output signal
out_sig = array([ scipy.signal.lfilter(denom_array[n], numer_array[n], data[n]) for n in range(data.shape[0])] ) 

有关提升者期望的更多信息，请参阅http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.lfilter.html。

（但不要担心，性能影响很小，无论如何大部分时间用于过滤。）