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python与matlab一些常用函数互转问题

作者:程序媛秃秃

这篇文章主要介绍了python与matlab一些常用函数互转,包括十六进制字节流数据的相关知识,本文通过示例代码给大家讲解的非常详细,需要的朋友可以参考下

1、十六进制字节流数据

有一个二进制文本data如下:

b"\xd0\x01n\x01\xb3\x1b\x07\x05\xee\x06\xcc\xfe\x84\x12\xab\x07~\x08p\x00\x92\x14u\x01\xe4\x12d\xfe9\x08\xb0\x1e\xa6\x02\xb1C?\x18#E\x12\x12\x13^v\x04w\x1d\xe8\x04\x9bf\x1a\x1c\x9b\x0b\xb0\x11\xae%#\x06\xbe\x1f^\x15s.\x92\x10k'`\x0b[ {\x03!\x00 \x1b\xdf(\xec#\xfcH=\x02\x1e\x11!\x07\xba\xedu \xa7\x0e\xdb\x0by\xfb\x91\x05H\x03\xcb\x08\x94\x04\xfd\x13n\xf8\x07\x06d\xfd\xaf\t{\x17\xda$y\x10"

这些数据是设备通过TCP传上来的,经过小端变换的十六进制字节流数据。

可以使用以下文件转换后查看。

方式1:

import struct

def updack_data(data):
    # 十六进制字节流转十进制
    dec_data = []
    for i in range(0, len(data), 2):
        dec_data.append(struct.unpack("@h", data[i: i + 2])[0])  # 小端
    return dec_data

with open('data', 'rb') as f:
    signal = f.read()
    print(updack_data(signal))

方式2:

import numpy as np
a = b"\xd0\x01n\x01\xb3\x1b\x07\x05\xee\x06\xcc\xfe\x84\x12\xab\x07~\x08p\x00\x92\x14u\x01\xe4\x12d\xfe9\x08\xb0\x1e\xa6\x02\xb1C?\x18#E\x12\x12\x13^v\x04w\x1d\xe8\x04\x9bf\x1a\x1c\x9b\x0b\xb0\x11\xae%#\x06\xbe\x1f^\x15s.\x92\x10k'`\x0b[ {\x03!\x00 \x1b\xdf(\xec#\xfcH=\x02\x1e\x11!\x07\xba\xedu \xa7\x0e\xdb\x0by\xfb\x91\x05H\x03\xcb\x08\x94\x04\xfd\x13n\xf8\x07\x06d\xfd\xaf\t{\x17\xda$y\x10"
print(np.fromstring(a, dtype=np.int16))

输出:

[464, 366, 7091, 1287, 1774, -308, 4740, 1963, 2174, 112, 5266, 373, 4836, -412, 2105, 7856, 678, 17329, 6207, 17699, 4626, 24083, 1142, 7543, 1256, 26267, 7194, 2971, 4528, 9646, 1571, 8126, 5470, 11891, 4242, 10091, 2912, 8283, 891, 33, 6944, 10463, 9196, 18684, 573, 4382, 1825, -4678, 8309, 3751, 3035, -1159, 1425, 840, 2251, 1172, 5117, -1938, 1543, -668, 2479, 6011, 9434, 4217]

2、fopen与open

打开文件。

matlab打开:

fid=fopen('data','rb');

python打开:

fid = open('data', 'rb')

data是完整的文件名。

3、fread与fromfile

读取文件。

matlab读取:

signal=fread(fid,data_len,'int16');   %列向量

fread它是一个读取二进制数据的函数.第二个参数指定输出向量的大小,第三个参数指定读取的项的大小/类型.

python读取:

import numpy as np

signal = np.fromfile(fid, np.int16)  # 转Int16

fid是一个文件对象,也可以直接打开一个文件名:

import numpy as np

signal = np.fromfile('data', np.int16)  # 转Int16

其中data是一个完整的文件名。

4、reshape

reshape是重塑数组,比如把一维数组转多维数组。

matlab:

signal1=reshape(signal,2,[]);

意思就是把一维的signal转成2行n列数组。

python:

signal1 = signal.reshape((-1, 2)).T  

-1表示n行,2表示两列, .T表示转置,即2行n列数组。

把一维数组转10行n列:

import numpy as np
phase = np.reshape(signal1[0], (-1, 10)).T

5、filter与lfilter

y = filter(b,a,x) 使用由分子和分母系数 b 和 a 定义的有理传递函数对输入数据 x 进行滤波。

matlab:

y=filter(HP,1,phase(1,:));

python:

from scipy.signal import lfilter
y = lfilter(b=HP, a=1, x=phase[0], axis=0) # 滤波

到此这篇关于python与matlab一些常用函数互转的文章就介绍到这了,更多相关python与matlab函数互转内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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