MATLAB 到 Python 代码转换（NumPy、SciPy、MatplotLib？）

Question

我正在尝试将以下代码从 MATLAB 转换为 Python 以进行脑电图项目（部分原因是 Python 稍微便宜一些！）

希望有人能指出我正确的方向：我已经开始改变它，但陷入了困境：特别是试图找到等价的函数。

尝试过 scipy.org （NumPy_for_Matlab_Users 等），但我不确定我的参数是否具有正确的格式/数字）

我最初使用 pyserial

ser.read()

读取数据，然后

ord()

将其转换为整数，但此 MATLAB 代码关于它的另一种方式（“uchar”）

我的主要问题是

fopen
fread
find
repmat

整个绘图部分，因为我对Python（MatPlotLib？）中的绘图部分了解更少，

MATLAB也倾向于以“1”开头，而Python使用0：我我也尝试过改变这些，但遗漏了一些我不确定的内容。

满意用冒号分隔的整个范围

...repmat(0:2:10, .....

Python是否

？所以，这是 MATLAB：

% EEG data grabber and plotter

N = 256;    % Required number of sample frames

% Read in a block of data from the OpenEEG board
hCom = serial('COM1','BaudRate',57600,'timeout',5);
fopen(hCom);
numBlocks = (ceil(17*N/256) + 1);
rawdata = zeros(numBlocks*256,1);
for n = 1:numBlocks
    rawdata((0:255) + n*256) = fread(hCom, 256, 'uchar');  % Read data
end
fclose(hCom);

% Convert raw data into a Matlab matrix
% First find the first frame start
startIndex = find(rawdata == 165);
while(rawdata(startIndex(1) + 1) ~= 90)
   startIndex = startIndex(2:end);
end
% Now extract the samples
frameStarts = (0:(N-1))'*17 + startIndex(1);
indices = 4 + repmat(frameStarts, 1, 6) + repmat(0:2:10, length(frameStarts), 1);
eegData = (rawdata(indices)*256 + rawdata(indices + 1)) - 512;
% eegData is now a N by 6 matrix, each column is a channel of sampled data

% Plot time-series data
figure(1)
subplot(2,1,1)
plot((0:255)/256,eegData(:,1:2))
xlabel('Time [s]');
ylabel('EEG data'); 
% Calculate FFT and plot spectra
subplot(2,1,2)
window = 0.5 - 0.5 * cos(2*pi*(0:255)/255); % Von-Hann Window
f = abs(fft(repmat(window',1,2) .* eegData(:,1:2)));
plot((0:127),f(1:128,:))
xlabel('Frequency [Hz]');
ylabel('EEG FFT');

这是我可怜的表弟版本

import scipy
import serial                       #Serial Module to read serial port
from numpy import ceil,zeros        #Ceil module & zeros for blank matrix

N = 256    #no of sample frames (256 = 1s)

#Reads a block of data from the serial port

ser = serial.Serial('COM18',57600,timeout=5)

scipy.fopen(ser)       #MATLAB CODE: fopen(ser)  is this correct????

numBlocks = (ceil(17*N/256) + 1)
rawdata = scipy.zeros(numBlocks*256,1)
for n = 1:numBlocks
    rawdata((0:255) + n*256) = numpyio.fread(ser,256,'i')  # read each byte as     unsigned integer
end
ser.close()


#convert raw data to MATLAB matrix
#find start of frame (1st Byte always 165, 2nd always 90)

startIndex = find(rawdata == 165);
while (rawdata(startIndex(0) + 1) ~=90) #confirms 165,90 sequence
    startIndex = startIndex(1:end) #uses rest of frame as data
end

#Extraction of sample values

#MATLAB CODE
frameStarts = (0: (N-1))'*17 + startIndex(1);      #'#how to transpose matrix('): zip()??
indices = 4 + (numpy.tile(frameStarts, 1,6)) + (numpy.tile(0:2:10,length(frameStarts), 1); 
eegData = (rawdata(indices)*256 + rawdata(indices +1)) - 512  #values are unsigned     integers 0-1023 and must subtract 512 for actual value
#eeg data now N*6 Matrix each column is a channel of data

#MATLAB CODE: plot time series data  (MatPlotLib?)

figure(1)
subplot (2,1,1)
plot((0:255)/256,eegData(:,1:2))
xlabel('Time [s]')
ylabel('EEG Voltage')
#fft
subplot(2,1,2)
window = 0.5 - 0.5*cos(2*pi*(0:255)/255);
f = abs(fft(repmat(window',1,2) .* eegData(:,1:2)))    '#repmat=tile()? matrix     transposition (')?
plot((0:127),f(1:128,:))
xlabel('Freq [Hz]')
ylabel('EEG FFT')

感谢收到所有建议！

戴夫！

Answer 1

嗯...很多事情。

Python 没有 end 关键字，因此您显然需要阅读有关 Python 语法的更多信息。

Python 数组和切片使用 [] 而非 () 进行索引。例如，范围表示为 range(0,10)，但 Matlab 意义上的切片仅存在于 numpy 等扩展包中，并且每个扩展包都有自己的接口。

是的，您想使用 matplotlib 进行绘图，它具有与 Matlab 绘图界面几乎相同的功能，至少在这个级别上如此。

看起来您猜测 Python 在某些随机包中将具有与 Matlab 相同的方法名称。这不是一个好计划。相反，请在其在线文档中查找 Matlab 方法，准确了解它的作用，然后阅读 Python 包文档，找到可以执行您想要的操作的方法。这可能不存在，但我敢打赌，在这么简单的程序中，您需要的大多数程序都会存在。

在将任何 Matlab 代码转换为其他语言时，您需要了解的最重要的事情是 Matlab 数组的工作方式，这是极其不寻常的（但对于其目标应用程序来说非常好）。 Numpy 具有大致相同的功能，但它们的表示法完全不同。

串行模块已经在端口上为您提供了一个打开的文件对象，因此您不需要 fopen。

我认为您需要花费大量时间来阅读 Python 和 Matlab 的文档，因为很明显您目前两者都不懂。

不要让我让你泄气，我只是诚实地告诉你你的处境。

Answer 2

一个小问题 - 两者之间的索引是不同的。如果您只是将 MATLAB 中的所有内容复制到 Python（就像您似乎所做的那样），您会感到非常非常困惑。 MATLAB x(1:5:end) 转换为 Python x[0::5]。返回 NumPy for MATLAB Users 并向下扫描到名为“线性代数等价”的部分（大约在页面的中间）。它给出了如何来回的字典。