保持尺寸的韦尔奇变换
Welch Transformation to keep the dimensions
我正在尝试从时间 1d 时间序列中提取 scipy.signal.welch 信号，由于我不擅长信号处理，所以我不知道为什么返回时尺寸会缩小。
我需要将时态连接到光谱作为另一个通道，所以如果时态具有以下形状：
[batches, channels, sample_length]
那我希望在拼接后得到：
[batches, 2*channels, sample_length]
但是当我尝试训练我的模型时出现错误，因为光谱的大小与时间不匹配（时间大小为 16）：
size mismatch, m1: [2 x 9], m2: [16 x 16]
我试图查看文档，但他们没有提到为什么会缩小它以及如何避免它。
正如@SleuthEye 所说，我将 return_onesided 设置为 False，如下所示：
scipy.signal.welch(temporal, axis=-1, return_onesided=False, nperseg=temporal.shape[0])
我正在尝试从时间 1d 时间序列中提取 scipy.signal.welch 信号，由于我不擅长信号处理，所以我不知道为什么返回时尺寸会缩小。
我需要将时态连接到光谱作为另一个通道，所以如果时态具有以下形状：
[batches, channels, sample_length]
那我希望在拼接后得到：
[batches, 2*channels, sample_length]
但是当我尝试训练我的模型时出现错误，因为光谱的大小与时间不匹配（时间大小为 16）：
size mismatch, m1: [2 x 9], m2: [16 x 16]
我试图查看文档，但他们没有提到为什么会缩小它以及如何避免它。
正如@SleuthEye 所说，我将 return_onesided 设置为 False，如下所示：
scipy.signal.welch(temporal, axis=-1, return_onesided=False, nperseg=temporal.shape[0])