python st.resample 中的下采样和混叠效果

Downsampling and aliasing effect in python st.resample

提问人：OnEarth 提问时间：3/21/2023 更新时间：3/21/2023 访问量：148

问：

在 Python 中使用 stream.resample（） 进行下采样是否会引入混叠效果？ 我想研究低于 4 Hz 的信号。它的原始采样率为 100 Hz，但我需要尽可能多地对其进行下采样。如果我使用基于文档 （https://docs.obspy.org/packages/autogen/obspy.core.stream.Stream.resample.html） 的 Python st.resample（），它会使用傅里叶方法进行重采样。如果我下采样到 8 Hz：

st.resample (8)

  • 考虑到我的兴趣频率低于 4 Hz，我是否会产生混叠效应？

  • 如果我将no_filter设置为 False 怎么办：

    st.resample （8， no_filter=False）

Python 重 抗锯齿 缩减采样

评论

答：

1赞 Ahmed AEK 3/21/2023 #1
  1. 不会发生混叠，因为这会截断和插值频域中的点。
  2. 仅使用减少高频分量，仅平滑信号，在混叠方面无关紧要，您可以将其视为重采样后的平滑。no_filter=False

评论

0赞 OnEarth 3/21/2023
谢谢你的回答。是不是因为我正好在奈奎斯特频率下采样，那么在接近 4 Hz 的频率下可能会产生混叠效应？
0赞 Ahmed AEK 3/21/2023
@OnEarth我不确定你是否看到了一些你无法解释的东西，并将其归咎于混叠，但不应该发生混叠，除非函数中存在错误。问题可能在其他地方。
0赞 OnEarth 3/21/2023
多谢。实际上，我对数据没有任何问题，而且我很确定没有混叠效果。但有人声称，仅仅因为你使用了等于奈奎斯特频率的下采样，你就可能产生混叠效应。我不知道如何说服她我没有混叠效果！
1赞 Ahmed AEK 3/21/2023
@OnEarth，如果你在时域中通过抽取和插值进行朴素的下采样，就会有混叠，这不是由这个函数完成的，所以你不必担心，这个函数足够聪明，不会引入混叠。
0赞 OnEarth 3/21/2023
非常感谢。所以我应该解释的是，当我们在时域中下采样时，我们可以产生混叠效应，但是当我们在频域中下采样时（就像这个函数所做的那样），我们没有混叠效应。右？

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