【Matlab】upsample与downsample函数的功能

本文介绍了Python中的信号处理函数,如upsample和downsample,通过实例展示了如何对正弦信号进行4倍上采样和2倍/4倍下采样。作者还探讨了如何在时域进行信号处理以及遇到的难点——在fft后如何处理高频部分。

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目录

1 函数定义

2 采样方法

3 举例与绘图

4 代码实现


1 函数定义

  • upsample:按整数倍数增加采样率
  • downsample:按整数倍数降低采样率

2 采样方法

  • upsample:通过在样本之间插入n - 1个零来增加x的采样率。
  • downsample:降低x的采样率,方法是首先保留第一个采样,然后再保留第一个采样后的每第n个采样。

     注:如果x是矩阵,该函数将每列视为一个单独的序列。

3 举例与绘图

以正弦信号x = sin(t),t = 0:0.1:2π为例进行上采样和下采样计算。上采样倍数为4,下采样倍数为2,通过绘图结果可知上采样的基本原理为等间隔补零,下采样为等间隔抽样。当上采样和下采样倍数相等时,恢复原始信号。

4 代码实现

close all;
t = 0:0.1:2*pi;
x = sin(t);
y = upsample(x,4);
z = downsample(y,2);
w = downsample(y,4);

figure('color','w');
subplot(221);
plot(x,'.g');
title('原始信号');
subplot(222);
plot(y,'.r');
title('4倍upsample信号');
subplot(223);
plot(z,'.b');
title('2倍downsample信号');
subplot(224);
plot(w,'.g');
title('4倍downsample信号');

以上为本人在研究二维时域信号升采样时的学习笔记,尚不能达到预期,后续将继续研究fft后高频补零,再ifft时域的方法。难点在于确定高频的位置。

——2024.04.10

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