重新取样简单线性序列在3/2的原始速度10赫兹。情节上的原始和重新取样信号相同的图。

fs = 10;t1 = 0:1 / fs: 1;x = t1;y =重新取样(x 3 2);t2 =(0:(长度(y) 1)) * 2 / (3 * fs);情节(t1, x,‘*’,t2, y,“o”)包含(“时间(s)”)ylabel (“信号”)传说(“原始”,重新取样的,…“位置”,“西北”)

当过滤,重新取样假定输入序列,x,样品之前和之后是零。大偏离零的端点x可能会导致意想不到的值y。

显示这些偏差通过重采样三角序列和垂直移动版本的序列与非零端点。

x = [1:10 9: 1:1;10:1:1 2:10)';y =重新取样(x 3 2);次要情节(2,1,1)情节(1:19,x (: 1),‘*’,(0:28)* 2/3 + 1,y (: 1),“o”)标题(“边缘效应不明显”)传说(“原始”,重新取样的,…“位置”,“南”次要情节(2,1,2)情节(1:19,x (:, 2),‘*’,(0:28)* 2/3 + 1,y (:, 2),“o”)标题(的边缘效应明显)传说(“原始”,重新取样的,…“位置”,“北”)

构造一个正弦信号。指定一个采样率,16个样本对应一个信号。画一个干细胞的信号。覆盖一个梯级的取样保持的可视化图形。

fs = 16;t = 0:1 / fs: 1 - 1 / f;x = 0.75 * sin(2 *π* t);茎(t, x)在楼梯(t, x)从

使用重新取样upsample信号的四个因素之一。使用默认设置。结果与原始信号的阴谋。

ups = 4;dns = 1;傅= f * ups;傅你= 0:1 /:1 - 1 /富;y =重新取样(x, ups, dns);茎(tu, y)在楼梯(t, x)从传奇(重新取样的,“原始”)

重复计算。指定n= 1,抗锯齿过滤器的顺序 $$2\times 1\times 4=8$$。指定一个形状参数 $$\beta =0$$Kaiser窗。输出滤波器以及重新取样信号。

n = 1;β= 0;(y, b) =重新取样(x, ups, dns, n,β);fo = filtord (b)

fo = 8

茎(tu, y)在楼梯(t x,“——”)举行从传奇(“n = 1, \β= 0”)

重新取样信号混叠效应表明,由于相对宽mainlobe和低旁瓣衰减的窗口。

增加n5,把 $$\beta =0$$。确认订单40的过滤器。情节重新取样信号。

n = 5;(y, b) =重新取样(x, ups, dns, n,β);fo = filtord (b)

fo = 40

茎(tu, y)在楼梯(t x,“——”)举行从传奇(“\ n = 5日β= 0”)

时间越长,窗口有一个窄mainlobe和变弱混叠效果更好。它也变弱信号。

离开过滤器订单 $$2\times 5\times 4=40$$和增加的形状参数 $$\beta =20$$。

β= 20;y =重新取样(x, ups, dns, n,β);茎(tu, y)在楼梯(t x,“——”)举行从传奇(“\ n = 5日β= 20”)

的高旁瓣衰减结果良好的重采样。

减少过滤器订单回 $$2\times 1\times 4=8$$然后离开 $$\beta =20$$。

n = 1;(y, b) =重新取样(x, ups, dns, n,β);茎(tu, y)在楼梯(t x,“——”)举行从传奇(“n = 1,β= 20 \”)

更广泛的mainlobe产生相当大的工件重新采样。

生成正弦信号的60个样本并重新取样速度3/2原始。显示原始和重新取样信号。

tx = 0:6:360-3;x =罪(2 *π* tx / 120);泰= 0:4:360-2;[y,] =重新取样(x 3 2);情节(tx, x,“+ -”泰y”啊,“)传说(“原始”,重新取样的)

抗混叠滤波器的频率响应。

freqz(通过)

重新取样信号2/3原来的速度。显示原始信号和重采样。

tz = 0:9:360-9;(z, bz) =重新取样(x, 2、3);情节(tx, x,“+ -”tz, z,”啊,“)传说(“原始”,重新取样的)

新的低通滤波器的脉冲响应。

impz (bz)

创建两个向量的10个随机生成的数字。假设为每个向量是一个数字记录每天总共十天。将数据存储在一个MATLAB的时间表。

1 = randn(10日);1 b = randn(10日);t =天(1:10);xTT =时间表(t ' [b]);

使用重新取样从每天一次函数增加采样率每小时一次。这两个数据集。

yTT =重新取样(xTT, 24岁,1);次要情节(2,1,1)情节(xTT.Time xTT.Var1,“o”次要情节(2,1,2)情节(yTT.Time yTT.Var1,“o”)

使用数据记录由伽利略于1610年确定的轨道周期木卫四,最外层的木星的四大卫星。

伽利略观察卫星的运动为6周,1月15日开始。观察有一些差距,因为木星在多云的夜晚是不可见的。生成一个datetime数组的观察时间。

t =[0 2 3 7 8 9 10 11 12 17 18 19 20 24日25日26日27 28 29日31日32 33 35 37…41 42 43 44 45]“+ 1;yg = [10.5 11.5 10.5 -5.5 -10.0 -12.0 -11.5 -12.0 -7.5 8.5 12.5 12.5…10.5 -6.0 -11.5 -12.5 -12.5 -10.5 -6.5 2.0 8.5 10.5 13.5 10.5 -8.5…-10.5 -10.5 -10.0 -8.0];obsv = datetime (1610, 15 + t);

重新取样的数据到一个常规电网每天使用一个观测的采样率。使用一个温和upsampling因子3,以避免过度拟合。

fs = 1;(y, ty) =重新取样(yg、t、fs、3、1);

数据并重新取样信号的阴谋。

情节(t, yg,“o”泰y“。”)包含(“天”)

重复该过程使用样条插值和显示观察日期。表达反日的采样率。

fs = 1/86400;[y,泰]=重新取样(yg、obsv fs, 3, 1,样条的);情节(t, yg,“o”)举行在情节(y,“。”)举行从甘氨胆酸ax =;斧子。XTick = t(1:9:结束);斧子。XTickLabel = char (obsv(1:9:结束));

计算周期图均匀间隔的功率谱估计,线性插值的数据。选择一个DFT长度为1024。信号的峰值在轨道周期的倒数。

[pxx f] =周期图(y,[], 1024年1“权力”);[pk, i0] = max (pxx);f0 = f(钱数);T0 = 1 / f0

T0 = 16.7869

情节(f, pxx f0、pk“o”)包含(频率(天^ {1}))

一个人记录自己的体重在2012磅在闰年。这个人没有每天记录自己的体重,所以数据不均匀。加载和存储测量的数据在MATLAB的时间表。使用一个datetime向量来指定RowTimes。

负载weight2012.datrowTimes = datetime (2012、1、1:366) ';wt = weight2012 (:, 2);xTT =时间表(rowTimes、wt);

重新取样数据。结果是一个包含均匀采样数据的时间表与相同的端点和样本的数量wt。

yTT =重新取样(xTT);

情节原始和重新取样数据的比较。调整x设在限制只显示8月份的测量。

情节(xTT.rowTimes xTT.wt,“o”yTT.Time yTT.wt,“- *”)xlim (datetime([2012年08年01;2012年08年31]))传说(“原始”,重新取样的)

重新取样的数据再次使用立方插值。

yTTs =重新取样(xTT,“pchip”);情节(xTT.rowTimes xTT.wt,“o”yTTs.Time yTTs.wt,“- *”)xlim (datetime([2012年08年01;2012年08年31]))

现在每天增加采样率两个测量和使用样条插值。策划的结果。

fs = 1/86400;yTTf =重新取样(2 * fs, xTT样条的);情节(yTTf.Time yTTf.wt,“- *”)xlim (datetime([2012年08年01;2012年08年31]))

生成一个五频,100 -样本正弦信号。时间增加整个列和频率增加的行。画出信号。

p = 3;q = 2;tx = 0: p: 300 - p;x = cos(2 *π* tx. / (1:5) / 100);情节(tx, x,“。”)标题(“原始”)ylim ([-1.5 - 1.5])

沿着第二维度Upsample 3/2的正弦信号。重新取样信号叠加的阴谋。

泰= 0:问:300 - q;y =重新取样(x, p, q,“维度”2);情节(泰,y,“。”)标题(“Upsampled”)

重塑重新取样信号,这样时间沿着第三维度。

y =排列(y, [1 3 2]);大小(y)

ans =1×35 150

Downsample信号回到原来的速度和阴谋。

z =重新取样(y, q, p,“维度”3);情节(tx,挤压(z),“。”)标题(“Downsampled”)