Python Scipy detrend不等同于MATLAB

我有两个相同用途的文件，一个在Python中，一个在MATLAB中。读入数据文件后，我希望他们计算并更正错误，使用detrend删除常量偏移，然后使用griddata插值曲面以拟合错误

在删除Python文件中的数据趋势时，我尝试将

scipy.signal.detrend

与

linear

和

constant

参数类型一起使用，因为

constant

最初不起作用。（用于

scipy.signal.detrend

的文档）

但是，这两种方法都没有得到与MATLAB文件相同的数组

err

，我确保到那时为止所有其他方法都匹配。你能告诉我一种与MATLAB不同的detrend方法吗

Python代码（减去标题/导入）：

---

（我没有任何错误，只是MATLAB中的err与Python中的err在detrends之后不匹配）

我不确定是否有不同的

scipy

/

matplotlib

函数来解决这个问题，但同时，通过计算MATLAB文件中每列的平均值，平均值接近于0（在0.0001范围内）我想我只需取Python文件中列的平均值，然后从列中的每个索引中减去该平均值

---

不过，在将来，我仍然希望知道一种不依赖于此的方法…

请不要在代码中包含行号（您是如何获得行号的）；这使我们无法复制粘贴行号的。

timestamp = datetime.datetime.today().strftime('%Y%m%d%H%M')
print timestamp
plt.rc('xtick', labelsize=5)
plt.rc('ytick', labelsize=5)
plt.rc('grid', ls='dotted')
plt.rcParams['lines.dotted_pattern'] = [0.1,0.5]
np.set_printoptions(suppress=True)

def main(argv):
    testdir = argv[0] # if list indexing error --> you must input a file name after <python es15302_squareness.py> in the command line
    fname = os.path.join(testdir,'OUTDATA.DAT')

    s = np.loadtxt(fname)    #If in current directory
    s2 = np.transpose([s[:,0],s[:,2]])      # these are 
    s3 = np.transpose([-s[:,1],s[:,3]])     # all going
    posEncUm = np.divide(s2,25000)          # to be
    posLasUm = np.divide(s3,25000)          # 169x2

    err = posEncUm - posLasUm;
 # -------------------------Everything good up to here----------------------    
    err[:,0] = scipy.signal.detrend(err[:,0], type=='constant')
    err[:,1] = scipy.signal.detrend(err[:,1], type=='constant')
    print err

function ES15302_squareness(myDir)

close all;
cd(myDir);


s = load('outdata.dat');


posEncUm = [s(:,1) s(:,3)]/25000;
posLasUm = [-s(:,2) s(:,4)]/25000;

err = posEncUm - posLasUm;

err(:,1) = detrend(err(:,1),'constant');
err(:,2) = detrend(err(:,2),'constant');