Python 具有缺失值的不同采样率的时间对准信号

我正在处理来自两个不同传感器的信号，它们的采样率不同，一个是10赫兹，另一个是1赫兹。我想对这两个信号进行时间校准，因为时间有点不同（以秒为单位）。此外，在采样率为1 Hz的传感器中，存在以随机间隔丢失的值块

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我完全来自CS背景，以前从未在DSP上工作过。如果您能给我指出正确的方向，我将不胜感激。

您正试图使用以1 Hz频率采集的样本来估计未知函数

最简单的方法就是使用前一个样本作为估计值

一阶线性通过先前的两个已知值绘制一条直线，并使用直线上的点作为估计值。无论何时获得新样本，都将第二个值替换为第一个值，将第一个值替换为新值。还要跟踪采样时间，以便正确跟踪丢失的值

如果时间和值的样本为t1、v1、t2、v2。当前时间是t。那么估计值将是

e = v1 + ((v2 - v1) * (t - t1) / ( t2 - t1))

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请注意，对于t=t1，计算结果为v1；对于t=t2，计算结果为v2。

首先，您需要精确定义技术参数。只有这样，你才能考虑在你不知道怎么做的地方请求帮助。我想用这两个信号作为机器学习分类器的输入，并且它们需要固定长度。我不想减少10Hz信号的采样，因为这会导致分类器的训练示例很少。然后需要对1Hz信号进行插值。但是如何进行呢？我使用了scipy的信号重采样，但它使信号平滑，1Hz信号中的峰值都丢失了。