numpy - 从不规则网格到规则网格的插值

Question

我有一些不规则采样的一维数据（时间序列数据）；即，非恒定采样率。我想将这些数据转换为定期采样（统一采样率）的时间序列。我尝试使用线性插值来实现这一点；但是，当样本之间的时间差异很大时，这不是很有效。这并不奇怪。我还尝试了一些特别的方法，这些方法也不是很有效。

我看过几篇关于在不规则网格上使用匹配追踪进行插值的论文；但是，我不清楚如何使用这种方法在常规网格上获取样本（至少目前还不清楚）。

对于从不规则网格到规则网格（一维数据）的插值算法，我将不胜感激。

Answer 1

如果您想精确拟合数据点，请运行 scipy.interpolate.UnivariateSpline （如果不清楚 ，s=0
请进一步询问）。