使用Python验证Matlab filter与scipy.signal.lfilter的结果差异

差异原因 #

• Matlab filter(b,a,x) 函数默认对输入矩阵的第一个非单元素维度执行滤波操作：你的输入xx为100行1列的矩阵，默认沿长度为100的行维度（1索引下的第1维）进行滤波，因此得到你展示的非零结果。
• Scipy lfilter 函数默认参数axis=-1，即沿输入的最后一个维度执行滤波：你的输入xx形状为(100, 1)，最后一维长度为1，相当于对每个单独的数值单独做滤波计算，滤波器第一个系数为0，因此输出全为0，和你观测到的结果一致。

修正方法 #

显式指定lfilter的滤波维度为第0维（对应Matlab默认处理的维度）即可得到和Matlab完全一致的输出，修改后代码如下：

import numpy as np
from scipy.signal import lfilter

bb = np.arange(0, 100, 1)
aa = 1
xx = np.tile(0.9, (100, 1))
# 指定沿第0维（行方向）滤波，匹配Matlab默认行为
yy = lfilter(b=bb, a=aa, x=xx, axis=0)
print(yy[:10])

运行上述代码后输出的前10行结果如下，和Matlab运行结果完全匹配：

array([[ 0. ],
       [ 0.9],
       [ 2.7],
       [ 5.4],
       [ 9. ],
       [13.5],
       [18.9],
       [25.2],
       [32.4],
       [40.5]])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者LearnToGrow