在Python中重采样信号数组以使用signal.fftconvolve()

Question

数组中的两个信号有问题，我想用函数fftconvolve。 它们表示相同持续时间的两个测量值，并且信号的开始和结束是匹配的。 问题在于，由于每次测量的采样率不同，阵列长度也不同

LS1= len(SIG1) # - > LS1=819
LS2= len(SIG2) # - > LS2=3441

因此卷积计算不正确。你知道吗

我需要的基本上是一种方法，正确地向下采样较长的阵列信号，以获得LS1=LS2。你知道吗

我试过用它来mode='same'，就像它在function description中说的那样

 KOR=signal.fftconvolve(SIG1, SIG2, mode='same')

但是输出仍然很奇怪，我真的不知道计算是否正确。你知道吗

Here is an example of signal convolution plot.

比你更需要帮助。你知道吗

解决方案：简单快捷！谢谢你，J.皮夸德！！“重采样”函数实现了这一点

SIG2 = signal.resample(SIG2, LS1)