.mat 文件和一维数组的卷积

Question

我的代码是：

import numpy as np
import scipy.io as spio

x=np.zeros((22113,1),float)

x= spio.loadmat('C:\\Users\\dell\\Desktop\\Rabia Ahmad spring 2016\\'
                'FYP\\1. Matlab Work\\record work\\kk.mat')

print(x)

x = np.reshape(len(x),1);

h = np.array([0.9,0.3,0.1],float)

print(h)

h = h.reshape(len(h),1);

dd = np.convolve(h,x)

我遇到的错误是“ValueError: object too deep for desired array” 请在这方面帮助我。

Answer 1

{'__globals__': [], '__version__': '1.0', 'ans': array([[ 0.13580322,
 0.13580322], [ 0.13638306, 0.13638306], [ 0.13345337, 0.13345337], 
 ..., [ 0.13638306, 0.13638306], [ 0.13345337, 0.13345337], ..., [   
 0.13638306, 0.13638306], [ 0.13345337, 0.13345337], ..., [-0.09136963,    
-0.09136963], [-0.12442017, -0.12442017], [-0.15542603, -0.15542603]])}

看到{}了吗？这意味着来自loadmat 的x 是一个字典。

x['ans'] 将是一个数组

array([[ 0.13580322,
     0.13580322], [ 0.13638306, 0.13638306], [ 0.13345337, 0.13345337],...]])

如果我算上 [] 右边是一个 (n,2) 浮点数组。

以下行没有意义：

x = np.reshape(len(x),1);

我怀疑您的意思是 x = x.reshape(...)，就像您对 h 所做的那样。但这会使字典 x 出错。

当您说 the shape of x is (9,) and its dtype is uint16 时 - 您在代码中的哪个位置进行验证？

Answer 2

x = np.reshape(len(x),1); 没有做任何有用的事情。这完全丢弃了 x 中的数据，并创建了一个形状为 (1,) 的数组，唯一的元素是 len(x)。

在您的代码中，您将h 重塑为(3, 1)，这是一个二维数组，而不是一维数组，这就是convolve 抱怨的原因。

删除您的两个reshapes，而只是将squeeze=True 传递给scipy.io.loadmat - 这是必需的，因为matlab 没有一维数组的概念，并且squeeze 告诉scipy 尝试将(N, 1) 和(1, N) 数组到 (N,) 数组