Question

我有两个目的相同的文件，一个在Python中，一个在MATLAB中。读入数据文件后，我希望它们计算和出错，使用detrend去除常量偏移，然后使用griddata插入表面以适应错误。

在解析我的Python文件中的数据时，我尝试将scipy.signal.detrend与linear和constant参数类型一起使用，因为constant最初没有工作。（scipy.signal.detrend的文档See

然而，这些方法都没有得到与MATLAB文件相同的数组err，并且我确保到目前为止的所有其他方法都匹配。你能告诉我一种与MATLAB不同的解决方法吗？

Python代码（减去标题/导入）：

timestamp = datetime.datetime.today().strftime('%Y%m%d%H%M')
print timestamp
plt.rc('xtick', labelsize=5)
plt.rc('ytick', labelsize=5)
plt.rc('grid', ls='dotted')
plt.rcParams['lines.dotted_pattern'] = [0.1,0.5]
np.set_printoptions(suppress=True)

def main(argv):
    testdir = argv[0] # if list indexing error --> you must input a file name after <python es15302_squareness.py> in the command line
    fname = os.path.join(testdir,'OUTDATA.DAT')

    s = np.loadtxt(fname)    #If in current directory
    s2 = np.transpose([s[:,0],s[:,2]])      # these are 
    s3 = np.transpose([-s[:,1],s[:,3]])     # all going
    posEncUm = np.divide(s2,25000)          # to be
    posLasUm = np.divide(s3,25000)          # 169x2

    err = posEncUm - posLasUm;
 # -------------------------Everything good up to here----------------------    
    err[:,0] = scipy.signal.detrend(err[:,0], type=='constant')
    err[:,1] = scipy.signal.detrend(err[:,1], type=='constant')
    print err

Matlab代码：

function ES15302_squareness(myDir)

close all;
cd(myDir);


s = load('outdata.dat');


posEncUm = [s(:,1) s(:,3)]/25000;
posLasUm = [-s(:,2) s(:,4)]/25000;

err = posEncUm - posLasUm;

err(:,1) = detrend(err(:,1),'constant');
err(:,2) = detrend(err(:,2),'constant');

（我没有任何错误，只是在MATLAB中错误之后在Python中与错误相匹配）

Answer 1

我不确定是否有不同的scipy / matplotlib函数来解决此问题，但与此同时，通过计算MATLAB文件中每列的平均值，平均值是接近0（在0.0001内）我认为我将简单地取Python文件中列的平均值，然后从列中的每个索引中减去该平均值。

但是，在将来，我仍然想知道一种不依赖于此的方法......

Scipy detrend不等同于MATLAB

1 个答案: