Python - ValueError：输入向量x的长度必须大于padlen，即6答案

【问题标题】：Python - ValueError: The length of the input vector x must be greater than padlen, which is 6Python - ValueError：输入向量x的长度必须大于padlen，即6
【发布时间】：2019-10-14 10:06:59
【问题描述】：

我在Python中使用函数filtfilt如下

import numpy as np
from scipy.signal import filtfilt

a = np.array([1, -lambd]).T
b = np.array([-lambd,1]).T
delayed = filtfilt(b,a,sig)

其中 sig 的形状为 (6,)。结果，我收到以下错误：

ValueError：输入向量x的长度必须大于padlen，即6。

由 scipy.signal 生成。

如果 sig 的形状为 (7,) 或更长，则相同的代码可以正常工作，而对于小于 (6,) 的任何形状，它都会返回相同的错误。有什么想法吗？

【问题讨论】：

padlen - int or None, optional - The number of elements by which to extend x at both ends of axis before applying the filter. This value must be less than x.shape[axis] - 1. padlen=0 implies no padding. The default value is 3 * max(len(a), len(b)).（x 是第三个元素，即你的签名）。在您的情况下，padlen 的默认值为 3*2=6 - 但同时`此值必须小于 x.shape[axis] - 1`。来源 - docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/…
尝试使用 filtfilt(b,a,sig, axis=0)
试过axis=0，同样的错误信息
h4z3 - 看起来，根据 scipy.signal.filtfilt，这个错误与 filtfilt 函数本身有关，没有办法绕过它（除非我想使用更长的信号）。
我现在正在实现 scipy.signal.lfilter，它不会出错。

标签： python filter scipy

【解决方案1】：

如果错误是说：

ValueError: 输入向量 x 的长度必须大于 padlen，即 6 [或其他]。

为什么不过滤信号子元素的长度> 6？

df = df[[len(x) > 6 for x in df['listSignal']]]

对我来说，过滤len(x) > 1 来避免错误已经足够了。我在嵌套的“测试”列中有很多 0 长度和 1 长度的信号列表。我假设> 1 是必需的，因为只有长度为 2 提供左侧一项和右侧一项。

我从 https://github.com/leilamr/LowPassFilter 借来的函数保持不变：

import pandas as pd
from scipy.signal import butter, freqz, filtfilt

def butter_lowpass(cutoff, fs, order=5):
    nyq = 0.5 * fs
    normal_cutoff = cutoff / nyq
    b, a = butter(order, normal_cutoff, btype='low', analog=False, fs=None)
    return b, a

def butter_lowpass_filter(x, cutoff, fs, order=5):
    b, a = butter_lowpass(cutoff, fs, order=order)
    return filtfilt(b, a, x)

过滤的 df len(x) > 1 没有错误（你自己试试，你的可能更高）：

df = df[[len(x) > 1 for x in df['test']]]
df['testFilt'] = [butter_lowpass_filter(x, cutoff, fs, order) for x in df['test']]

感谢@DavideNardone 提出过滤函数返回值的想法，而我现在提前过滤主df，想法是一样的。

【讨论】：

【解决方案2】：

解释为什么会这样：

对信号应用过滤器实际上是convolving带有过滤器的信号。
只有当信号和滤波器都可以完全重叠时才定义卷积操作。
由于您的滤波器大小为 6，因此信号必须至少为 6 大小才能定义卷积。

处理它

解决此问题的一种简单方法是忽略短信号。
另一个是pad the signal with zeros 或here。

@questionto42's answer 展示了另一种解决问题的好方法。

【讨论】：

【解决方案3】：

使用小于sig 数组长度的padlen。

如下代码：

import numpy as np
from scipy.signal import filtfilt

a = np.array([1, -lambd]).T
b = np.array([-lambd,1]).T
delayed = filtfilt(b,a,sig, padlen=len(sig)-1)

【讨论】：