Numpy 卷积scipy中间隔不均匀的向量

我有一个测量的光谱，即一个1d阵列

spec

，带有

spec.shape=（n，）

。单个点对应于间隔不均匀的波长，存储在具有

wl.shape=（n，）

的一维阵列

wl

中。现在我需要用一个预定义的半高宽高斯函数来卷积这个光谱

我如何使用numpy/scipy实现这一点

目前，我有：

fwhm = .22
gaussian_window = scipy.signal.gaussian(spec.size, std=fwhm/2.3548201)
result = scipy.signal.fftconvolve(spec, gaussian_window)

然而，这根本没有考虑到输入数据的不均匀间隔

---

非常感谢您的任何帮助：）

听起来您可以将间距不均的输入数据放在一个统一的网格上。如果光谱应该是平滑的，那么只要你选择与高斯窗口相同的网格，你就可以了