无法将MATLAB转换为repmat和对称性的Python代码

Question

MATLAB代码：

n = 2048;
d = 1;
order = 2048;
nn = [-(n/2):(n/2-1)]';
h = zeros(size(nn),'single');
h(n/2+1) = 1 / 4;
odd = mod(nn,2) == 1;
h(odd) = -1 ./ (pi * nn(odd)).^2;
f_kernel = abs(fft(h))*2;
filt = f_kernel(1:order/2+1)';
w = 2*pi*(0:size(filt,2)-1)/order;
filt(w>pi*d) = 0;                     
filt = [filt , filt(end-1:-1:2)]; 
filt = repmat(filt',[1 1024]);

Python代码：

import numpy as np
import numpy.matlib
from numpy.matlib import repmat
d = 1
filt_length = 2048
nn = np.linspace(-1024,1023,2048)
nn = np.transpose(nn)
h = np.zeros((2048))
h[1024] = 0.25
odd = (nn%2)
for i in range(0,2048) :
    if odd[i] == 1 :
    h[i] = -1/((np.pi*nn[i])**2)       

f_kernel = abs(fft(h))*2
filt = np.transpose(f_kernel[0:1024])
w = (np.pi)*np.linspace(0,1,1025)

但是，我无法将MATLAB代码的最后3行转换为Python。 有什么建议么？ MATLAB代码的倒数第二步创建一个大小为2048的渐变滤波器（在1024步中从0到1，在另外1024步中从1到0）。 最后一个repmat使filt的大小为（2048,1024）。

Answer 1

如果我在计算机上，则将启动Octave和IPython会话，并开始逐行复制代码。 我会使用较小的尺寸轻松查看结果。 我会特别注意形状。 因为我的Matlab生锈了，所以用这种方法比在脑海中容易做。 而且更可靠。

np.arange比linspace更易于使用。 transpose维数组不需要transpose 。 np.repeat或np.tile可能会执行repmat's工作。 我不记得repmat是做什么的。 最初，我会复制循环，但是在代码正常工作时，我会尝试替换它们。 fft可能需要scipy 。