我有一个包含多个数据通道的文件.文件以基本速率进行采样,每个通道以基本速率除以某个数字进行采样 - 它似乎总是2的幂,但我认为这不重要.
所以,如果我有通道a,b和c,在1,2和4的分隔处采样,我的流将如下所示:
a0 b0 c0 a1 a2 b1 a3 a4 b2 c1 a5 ...
为了增加乐趣,通道可以独立地浮动或整数(虽然我知道每个通道),并且数据流不一定以2的幂结束:示例流在没有进一步扩展的情况下是有效的.虽然我知道我正在处理的是什么,但这些价值有时很大,有时甚至是小端.
我有一些代码可以正确地解包这些并用正确的值填充numpy数组,但它很慢:它看起来像(希望我不会过多地掩盖;只是给出算法的概念):
for sample_num in range(total_samples):
channels_to_sample = [ch for ch in all_channels if ch.samples_for(sample_num)]
format_str = ... # build format string from channels_to_sample
data = struct.unpack( my_file.read( ... ) ) # read and unpack the data
# iterate over data tuple and put values in channels_to_sample
for val, ch in zip(data, channels_to_sample):
ch.data[sample_num / ch.divider] = val …