Python 基于平均值对长向量进行下采样_Python

Python 基于平均值对长向量进行下采样

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Python 基于平均值对长向量进行下采样,python,Python,问题：我有一个长向量，我想对它进行下采样。通过下采样，我的意思是取长向量，并通过平均部分来缩短它我正在使用Python（2.7）例如，我有一个单声道音频文件，它是在44100Hz下录制的。录制长度为10秒，提供长度为441000的向量假设我想将其采样降至8KHz。输出向量应80000长当然，下采样会丢失很多信息建议的解决方案：抽样比率为： R = 44100 / 8000 = 5.5125 因此，我想对原始向量的每一个5.5125样本进行平均，并将其转化为一个数字是否有实

问题：

我有一个长向量，我想对它进行下采样。通过下采样，我的意思是取长向量，并通过平均部分来缩短它

我正在使用Python（2.7）

例如，我有一个单声道音频文件，它是在

44100Hz

下录制的。录制长度为

10秒

，提供长度为441000的向量

假设我想将其采样降至

8KHz

。输出向量应

80000长

当然，下采样会丢失很多信息

建议的解决方案：

抽样比率为：

R = 44100 / 8000 = 5.5125

因此，我想对原始向量的每一个

5.5125

样本进行平均，并将其转化为一个数字

是否有实现此功能的库函数（即来自Numpy、statistics等Python库）
如果没有，你能推荐一个简洁的方法来运行它吗？如何计算非整数索引（
```
5.5125
```
）的平均值
如何将原始向量整齐地“分解”为
```
5.5125
```
大小的较小部分

如上所述，重采样可能很棘手，并可能引入不必要的噪声。因此，最好查阅有关算法和/或使用/依赖scipy和类似LIBSW的DSP书籍，而不仅仅是重新采样8820 Hz，这是一个5倍？