重采样非均匀采样信号
这个例子展示了如何重新采样非均匀采样信号到一个新的均匀率。它展示了如何应用自定义过滤器对不规则采样数据，以减少混叠。它还展示了如何使用反趋势来去除信号开始和结束时的瞬态。
将非均匀采样信号重采样到期望的速率
的重新取样函数允许您将非均匀采样信号转换为新的均匀速率。
创建一个500hz的正弦信号，采样频率约为48khz。我们通过向均匀向量添加随机值来模拟不规则性。
rng默认的nominalFs = 48000;f = 500;Tx = 0:1 / nominalFs: 0.01;irregTx = sort(Tx + 1e-4*rand(size(Tx))));x =罪(2 *π* f * irregTx);情节(irregTx x,“。”）
要对非均匀采样的信号进行重新采样，可以调用重新取样以时间矢量输入。
下一个例子将我们的原始信号转换为统一的44.1 kHz速率。
desiredFs = 44100;[y, Ty] = resample(x,irregTx,desiredFs);情节(irregTx x,“。”泰y“啊——”)传说(“原始”，重新取样的) ylim ([-1.2 - 1.2])
你可以看到我们重新采样的信号与原始信号的形状和大小相同。
选择插值方法
中的转换算法重新取样当输入样本的间隔尽可能接近规则时，工作效果最好，因此观察当样本数据中缺少一部分输入样本时会发生什么是有指导意义的。
下一个示例去掉输入正弦信号的第二个波峰并应用重采样。
irregTx (105:130) = [];x =罪(2 *π* f * irregTx);[y, Ty] = resample(x,irregTx,desiredFs);情节(irregTx x,“。”)举行在情节(泰,y,“。”)举行从传奇(“原始”，重新取样的) ylim ([-1.2 - 1.2])
缺失的线段由线性插值连接。的默认方法是线性插值重新取样函数的作用是对非均匀采样的数据进行重新采样。
在某些情况下，当您的输入有丢失的数据或大的缺口时，您可以通过选择不同的插值方法来恢复一些丢失的数据。
对于低噪声，低带宽信号，样条可以非常有效地用于重建原始信号。要在重采样期间使用三次样条，请提供“样条”插值方法:
[y, Ty] = resample(x,irregTx,desiredFs，样条的）;情节(irregTx x,“。”)举行在情节(泰,y,“。”)举行从传奇(“原始”，”重新取样使用样条”) ylim ([-1.2 - 1.2])
控制插补网格
默认情况下,重新取样构建一个中间网格，它是信号的期望采样率和平均采样率之间的比率的一个接近的合理近似。
如果你的输入样本的一部分包含高频成分，你可以通过选择整数系数来控制中间网格的间距，p和问，来选择这个合理的比率。
检查一个以3hz频率振荡的欠阻尼二阶滤波器的阶跃响应:
w = 2 *π* 3;d = .1002;z =罪(d);= cos (d);T = [0:05:2 3:8];X = 1 - exp(-z*w*t).*cos(w*a*t-d)/a;情节(t x,“。”）
阶跃响应在振荡时以高速率采样，在不振荡时以低速率采样。
现在使用默认设置在100hz重新采样信号:
Fs = 100;[y, Ty] = resample(x,t,Fs);情节(t x,“。”)举行在情节(泰,y)从传奇(“原始”，“重新取样(默认设置)）
波形开始时振荡的包络被衰减，并且振荡比原始信号慢。
重新取样，默认情况下，插值到一个规则间隔的网格，对应于输入信号的平均采样率。
avgFs = (numel(t)-1) /(t(end)-t(1))
avgFs = 5.7500
网格的采样率应该高于您希望测量的最大频率的两倍。网格的采样率为5.75个/ s，低于振铃频率的奈奎斯特采样率6hz。
为了使网格具有更高的采样率，您可以提供整数参数，p和问．重新取样将网格的采样率调整为Q*Fs/P，对信号进行插值，然后应用其内部采样率转换器(P上采样，Q下采样)恢复所需的采样率Fs。使用老鼠选择p和问．
由于振荡的振铃为3hz，指定采样率为7hz的网格，该采样率略高于Nyquist率。1hz的净空是由于衰减的指数包络引起的额外的频率内容。
Fgrid = 7;(p, q) =鼠(Fs / Fgrid)
p = 100
q = 7
[y, Ty] = resample(x,t,Fs,p,q);情节(t x,“。”)举行在情节(泰,y)从传奇(“原始”，“重新采样(自定义P和Q)”）
指定反锯齿过滤器
在下一个示例中，您可以查看数字化仪的输出，该数字化仪测量飞机引擎上的油门设置。节气门设置是非均匀采样约为100hz的名义率。我们将尝试以统一的10hz频率重新采样这个信号。
这是我们原始信号的样本。
负载engineRPM情节(t x,“。”)包含(“时间(s)”) ylabel (“转”）
我们的信号被量化了。现在将20秒到23秒的时间间隔内的上升区域放大:
情节(t x,“。”(20) xlim (23)
信号在这个区域内缓慢变化。这允许您通过在重采样器中使用抗混叠滤波器来去除一些量化噪声。
desiredFs = 10;[y,泰]=重新取样(x, t, desiredFs);情节(t x,“。”)举行在情节(泰,y,“。”)举行从包含(“时间”) ylabel (“转”)传说(“原始”，重新取样的(20) xlim (23)
这种方法相当有效。然而，重采样信号可以通过提供进一步的平滑重新取样低截止频率的滤波器。
首先，将网格间距设置为我们的名义100赫兹采样率。
nominalFs = 100;
下一步，确定一个合理的p和问以获得所需的速率。由于名义速率是100hz，而我们期望的速率是10hz，所以您需要将其抽取10。这等价于settingp到1和设置问到10。
p = 1;q = 10;
你可以供应重新取样用你自己的过滤器。为了有适当的时间对齐，滤波器的长度应该是奇数。过滤器的长度应该比p或问(哪个更大)。设置截止频率为1 /问然后将得到的系数乘以p．
%确保奇数长度过滤器n = 10 * q + 1;所需采样率奈奎斯特范围的.25 %cutoffRatio =升至;%构造低通滤波器lpFilt = p * fir1(n, cutoffRatio * 1/q); /%重新取样并绘制响应图[y,泰]=重新取样(x, t, desiredFs, p, q, lpFilt);情节(t x,“。”)举行在情节(泰,y)从包含(“时间”) ylabel (“转”)传说(“原始”，“重新取样(自定义过滤器)，“位置”，“最佳”(20) xlim (23)
删除端点效应
现在放大看原始信号。注意，在端点处有很大的偏移量。
情节(t x,“。”泰,y)包含(“时间”) ylabel (“转”)传说(“原始”，“重新取样(自定义过滤器)，“位置”，“最佳”）
这些人为因素的出现是因为重新取样假设在信号边界之外的信号为零。为了减少这些不连续的影响，减去信号端点之间的一条线，执行重采样，然后将这条线加回原始函数。你可以通过计算第一个样本和最后一个样本之间的直线的斜率和偏移量来做到这一点polyval做减法的直线。
计算斜率和偏移量(y = a1 x + a2)A (1) = (x(end)-x(1) / (t(end)-t(1));(2) = x (1);%消除信号的趋势xdettrend = x - polyval(a,t);情节(t, xdetrend)
去趋势信号的两个端点现在都接近于零，这减少了引入的瞬态。调用重新取样然后再加上趋势。
[ydetrend,泰]=重新取样(desiredFs xdetrend t, p, q, lpFilt);Y = ydettrend + polyval(a,ty);情节(t x,“。”泰,y)包含(“时间”) ylabel (“转”)传说(“原始”，“重采样(反趋势，自定义过滤器)”，“位置”，“最佳”）
总结
这个例子展示了如何使用重新取样将均匀采样和非均匀采样信号转换成固定的速率。
进一步的阅读
有关使用自定义样条重建非均匀间隔样本的更多信息，请参阅曲线拟合工具箱™文档。
另请参阅
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