python与matlab一些常用函数互转（matlab转成python）

python与matlab一些常用函数互转（matlab转成python）

python与matlab一些函数互转

1、十六进制字节流数据

有一个二进制文本data如下：

b"\xd0\x01n\x01\xb3\x1b\x07\x05\xee\x06\xcc\xfe\x84\x12\xab\x07~\x08p\x00\x92\x14u\x01\xe4\x12d\xfe9\x08\xb0\x1e\xa6\x02\xb1C?\x18#E\x12\x12\x13^v\x04w\x1d\xe8\x04\x9bf\x1a\x1c\x9b\x0b\xb0\x11\xae%#\x06\xbe\x1f^\x15s.\x92\x10k'`\x0b[ {\x03!\x00 \x1b\xdf(\xec#\xfcH=\x02\x1e\x11!\x07\xba\xedu \xa7\x0e\xdb\x0by\xfb\x91\x05H\x03\xcb\x08\x94\x04\xfd\x13n\xf8\x07\x06d\xfd\xaf\t{\x17\xda$y\x10"

这些数据是设备通过TCP传上来的，经过小端变换的十六进制字节流数据。

可以使用以下文件转换后查看。

方式1：

import struct def updack_data(data): # 十六进制字节流转十进制 dec_data = [] for i in range(0, len(data), 2): dec_data.append(struct.unpack("@h", data[i: i + 2])[0]) # 小端 return dec_data with open('data', 'rb') as f: signal = f.read() print(updack_data(signal))

方式2：

import numpy as np a = b"\xd0\x01n\x01\xb3\x1b\x07\x05\xee\x06\xcc\xfe\x84\x12\xab\x07~\x08p\x00\x92\x14u\x01\xe4\x12d\xfe9\x08\xb0\x1e\xa6\x02\xb1C?\x18#E\x12\x12\x13^v\x04w\x1d\xe8\x04\x9bf\x1a\x1c\x9b\x0b\xb0\x11\xae%#\x06\xbe\x1f^\x15s.\x92\x10k'`\x0b[ {\x03!\x00 \x1b\xdf(\xec#\xfcH=\x02\x1e\x11!\x07\xba\xedu \xa7\x0e\xdb\x0by\xfb\x91\x05H\x03\xcb\x08\x94\x04\xfd\x13n\xf8\x07\x06d\xfd\xaf\t{\x17\xda$y\x10" print(np.fromstring(a, dtype=np.int16))

输出：

[464, 366, 7091, 1287, 1774, -308, 4740, 1963, 2174, 112, 5266, 373, 4836, -412, 2105, 7856, 678, 17329, 6207, 17699, 4626, 24083, 1142, 7543, 1256, 26267, 7194, 2971, 4528, 9646, 1571, 8126, 5470, 11891, 4242, 10091, 2912, 8283, 891, 33, 6944, 10463, 9196, 18684, 573, 4382, 1825, -4678, 8309, 3751, 3035, -1159, 1425, 840, 2251, 1172, 5117, -1938, 1543, -668, 2479, 6011, 9434, 4217]

2、fopen与open

打开文件。

matlab打开：

fid=fopen('data','rb');

python打开：

fid = open('data', 'rb')

data是完整的文件名。

3、fread与fromfile

读取文件。

matlab读取：

signal=fread(fid,data_len,'int16'); %列向量

fread它是一个读取二进制数据的函数.第二个参数指定输出向量的大小,第三个参数指定读取的项的大小/类型.

python读取：

import numpy as np signal = np.fromfile(fid, np.int16) # 转Int16

fid是一个文件对象，也可以直接打开一个文件名：

import numpy as np signal = np.fromfile('data', np.int16) # 转Int16

其中data是一个完整的文件名。

4、reshape

reshape是重塑数组，比如把一维数组转多维数组。

matlab：

signal1=reshape(signal,2,[]);

意思就是把一维的signal转成2行n列数组。

python：

signal1 = signal.reshape((-1, 2)).T

-1表示n行，2表示两列, .T表示转置，即2行n列数组。

把一维数组转10行n列：

import numpy as np phase = np.reshape(signal1[0], (-1, 10)).T

5、filter与lfilter

y = filter(b,a,x) 使用由分子和分母系数 b 和 a 定义的有理传递函数对输入数据 x 进行滤波。

matlab:

y=filter(HP,1,phase(1,:));

python:

from scipy.signal import lfilter y = lfilter(b=HP, a=1, x=phase[0], axis=0) # 滤波

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