Python：10msごとのサンプリングデータを1msごとのサンプリングデータに作り変えるには？

Question

20msごとのサンプリングデータを1msごとのサンプリングデータに作り変えたい

疑問

20msごとのデータを1msごとのデータに変形する方法がわからない

なぜそれが必要なのか？

もともと1ms毎に取得したデータと10msごとに取得したデータで相互相関をとりたい。
そのために10ms毎のデータを1msに変形させる必要性があると思ったからであります

Answer 1

どない頑張っても相互相関には1msの解像度はないので、1msのデータを(移動平均などで)10ms間隔にダウンサンプリングしてなまらせるほうがいいような。

Comments

[Kalman_taku]

tacikomaさん、ありがとうございます！

無知で大変申し訳ないのですが、
相互相関を使うには、何msまでが限度なのでしょうか？

[tachikoma]

粗いほうのサンプリング間隔が限度です。例えば1msと10msの組み合わせの場合だと10msです。これは、10msのほうには1msの変動は含まれません（サンプリングできません）が、一方で1msのほうには10msの粗い周期の信号が含まれているためです。

[Kalman_taku]

なるほどですね。
つまり、10msごとのデータをアップサンプリングする方法
はあるが、それをしてしまうと、
そのアップサンプリング時に追加した値は1ms毎のデータには
含まれていないため、10msを1msにアップサンプリングするより、
1msを10msにダウンサンプリングしたほうが良いということでしょうか？

[tachikoma]

そうです。
心配なのは、アップサンプリングによるアーチファクトです。それから、ダウンサンプリングするときは、適当なフィルタでスムージングしてからダウンサンプリングしないと、今度はエイリアシングが出る可能性があります。

Answer 2

時系列データなら、ダウンサンプリング前のフィルタ設計が結構大変（移動平均だと周波数特性が平坦ではありません）だと思いますし、フィルタによる位相遅れも発生しますので、位相遅れの無いフィルタ込みのscipy.signal.decimate()を使うのがおすすめです。

https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.decimate.html

ただ、間引き後のデータにおいても高周波帯域の成分はフィルタである程度減衰しますので、ダウンサンプリングレートはよく検討してください。確認するには、例えば、白色雑音を生成してそれをdecimate()で処理した信号をFFT解析するなどの方法があります。元も白色雑音は平坦なスペクトルを有するはずですが、処理後は高周波帯域が減衰していることが観察できると思います。

Answer 3

pandas を使っているのであれば pandas.DataFrame.resample() を使ってください

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.resample.html

Comments

[Kalman_taku]

いつもお世話になっております。
教えて頂きありがとうございます！
今ちょうど、そのDocumentationをながめておりました！

Answer 4

２０ｍｓごとのデータを２０個づつ並べれば、とりあえず１msごとのデータと個数は合いますが、そういうことをしたいんでしょうか

１０ｍｓごとのデータであれば１０個ごとですわな