信号压缩

Question

我需要“压缩”代表信号的python数组的大小。信号看起来像下面的例子。在

signal = [
    [0.0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0,1.1], #time values
    [1,1,1,2,3,4,4,4,4,2,1,1] #function values
    ]

压缩后，信号应该如下面的代码所示。在

^{pr2}$

你看，如果有一些区域具有常量值，那么只存储该区域的第一个和最后一个值。在

我写了下面的算法来实现这一点。在

signal_compressed = [[],[]]

old_value = None
for index, value in enumerate(signal[1]):
    if value != old_value:
        if index > 0:
            if signal_compressed[0][-1] != signal[0][index - 1]:
                signal_compressed[0].append(signal[0][index - 1])
                signal_compressed[1].append(signal[1][index - 1])
        signal_compressed[0].append(signal[0][index])
        signal_compressed[1].append(value)
        old_value = value

if signal_compressed[0][-1] < signal[0][-1]:
    signal_compressed[0].append(signal[0][-1])
    signal_compressed[1].append(signal[1][-1])

这个算法运行良好。对于有很多恒定段的信号，他工作得相当快。但是如果我试图压缩没有恒定段的信号（例如正弦信号或噪声信号），算法的工作速度非常慢。在

如何加速算法并保留功能？在

Answer 1

这里有一种使用发电机的方法：

def compress(signal):
    prev_t, prev_val = None, None
    for t, val in zip(*signal):
        if val != prev_val:
            if prev_t is not None:
                yield prev_t, prev_val
            yield t, val
            prev_t, prev_val = None, val
        else:
            prev_t, prev_val = t, val
    if prev_t is not None:
        yield prev_t, prev_val

signal = [
    [0.0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0,1.1], #time values
    [1,1,1,2,3,4,4,4,4,2,1,1] #function values
    ]
print zip(*compress(signal))

我认为转置signal，这样存储会更自然：

^{pr2}$

这样，这两个zip(*seq)调用就不需要了，整个处理过程可以动态完成。在

最后，如果这对于大的输入来说仍然太慢，那么使用NumPy可能是值得的。下面是一个这样的解决方案的概要：

import numpy as np

signal = [
    [0.0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0,1.1], #time values
    [1,1,1,2,3,4,4,4,4,2,1,1] #function values
    ]

def npcompress(signal):
    sig=np.array(signal)
    idx = np.where(sig[1][1:] != sig[1][:-1])[0]
    idx_arr = np.sort(np.array(list(set(idx) | set(idx + 1) | set([0]) | set([len(sig[1]) - 1]))))
    return sig.T[idx_arr]

print npcompress(signal).T

Answer 2

您可以使用itertools.groupby()：

In [93]: from itertools import groupby

In [94]: from operator import itemgetter

In [95]: ti=[0.0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0,1.1]

In [96]: fun=[1,1,1,2,3,4,4,4,4,2,1,1]

In [97]: def func(ti,func):
    new_time=[]
    new_func=[]
    for k,v in groupby(enumerate(func),itemgetter(1)):
       lis=list(v)
       if len(lis)>1:
           ind1,ind2=lis[0][0],lis[-1][0]
           new_time.extend([ti[ind1],ti[ind2]])
           new_func.extend([func[ind1],func[ind2]])
       else:    
           new_time.append(ti[lis[0][0]])
           new_func.append(func[lis[0][0]])
    return new_time,new_func
   ....: 

In [98]: func(ti,fun)
Out[98]: ([0.0, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.8, 0.9, 1.0, 1.1],
          [1, 1, 2, 3, 4, 4, 2, 1, 1])