关于数字信号处理中的降采样的学习总结

最新推荐文章于 2025-10-09 08:00:00 发布

转载最新推荐文章于 2025-10-09 08:00:00 发布 · 2.1k 阅读

本文提供了一个优快云博客的链接示例，尽管具体内容未给出，但通常这类博客会包含详细的编程教程和技术分享。

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_37182342/article/details/89918944

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

JRHSJQ

关注关注

1
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

数字信号处理采样&内插

qq_52286530的博客

10-30

2812

实验一、数字信号采样与重建实验文档 1.信号降采样 decimate decimate函数只能降低采样率，或者说只能实现信号的抽取。比如：y = decimate(x,r) x是样本信号，这里将输入信号x的采样率降低r倍，即在x的数据点中每r个点中，只保留一个点。 t = 0:.0003:1; % Time vector x = sin(2*pi*30*t) + sin(2*pi*60*t); y = decimate(x,5) subplot(1,2,1); stem(x(.

图像降采样的计算原理：F.interpolate INTER_AREA

爱在深秋

08-21

1676

最后总结一下：◼︎ 缩小图像▶︎ 缩小比例是整数倍・调用的interpolation是INTER_LINEAR_EXACT 时，如果宽和高的缩小比例都是2，并且图像的通道数量不是2，那么实际会调用INTER_AREA。・调用的interpolation是INTER_LINEAR 时，如果宽和高的缩小比例都是2，那么实际会调用INTER_AREA。・INTER_AREA是box filter （average filter）。◼︎ 放大图像▶︎ 放大比例是整数倍。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

对信号进行降采样

05-05

各种方式对信号进行降采样，对其中的参数可以自行修改

对信号做降采样处理时，需要先滤波，后抽取（降采样）；升采样操作与之相反

最新发布

tww_74的博客

10-09

1151

本文描述了数字信号的升采样和降采样的实现方式。第一部分：数字信号的升采样。

信号的升采样和降采样

weixin_43853598的博客

06-13

2585

信号的升采样和降采样

降采样，过采样，欠采样，子采样，下采样，上采样【转自EDNChina】

Ant for life.

05-14

7276

降采样： 2048HZ对信号来说是过采样了，事实上只要信号不混叠就好（满足尼奎斯特采样定理），所以可以对过采样的信号作抽取，即是所谓的“降采样”。在现场中采样往往受具体条件的限止，或者不存在300HZ的采样率，或调试非常困难等等。若R>>1，则Rfs/2就远大于音频信号的最高频率fm，这使得量化噪声大部分分布在音频频带之外的高频区域，而分布在音频频带之内的量化噪声就会相应的减少，于是，通过低通滤

数字信号处理-实验二-时域采样和频域采样（含能力提升和结果分析）

11-15

《数字信号处理——时域采样与频域采样实验详解》 数字信号处理是现代通信和信息处理的核心技术之一，其中时域采样和频域采样是基础且关键的环节。本实验以模拟信号0( ) sin( ) ( ) tax t Ae t u t  为例，...

2、信号处理中的线性滤波、采样与下采样技术

a1b2c的博客

09-03

本文深入探讨了信号处理中的核心概念和技术，包括线性滤波、采样与下采样。详细介绍了线性时不变（LTI）系统的基本性质、卷积与频域变换的原理，以及采样定理和下采样过程中混叠的产生与处理。结合Python示例，展示了信号处理的实际效果，并讨论了这些技术在音频、图像处理和通信系统中的应用。最后，展望了信号处理技术的未来发展趋势，包括深度学习融合、实时处理能力提升以及多模态信号处理的发展方向。

18、数字信号处理中的滤波器设计与多速率信号处理

pytorch8learner的博客

07-31

本文详细探讨了数字信号处理中的滤波器设计与多速率信号处理技术。重点分析了无限脉冲响应（IIR）滤波器的不同架构及其硬件资源使用与性能对比，介绍了多种滤波器的设计方法与实现步骤，包括Butterworth、Chebyshev和椭圆滤波器。同时，文章还讨论了多速率信号处理中的抽取与插值原理，结合诺布尔恒等式与多相分解技术，优化滤波器实现，并提供了VHDL代码示例及硬件性能分析。最后，文章总结了滤波器设计与多速率处理的综合应用流程，并展望了未来发展趋势。

数字信号处理第三版课件

03-23

第8章“多采样率数字信号处理”涉及了采样率转换技术，如插值和降采样，这对于处理不同采样率的信号至关重要。此外，第五章习题.ppt提供了相关章节的练习题，可以帮助学生巩固所学知识并提高解决问题的能力。 ...

信号降采样、重采样

qq_41728130的博客

10-27

2477

信号降采样与重采样 降采样 decimate函数 decimate(mixwave,R); %对数据mixwave先做低通滤波，截止频率 .8*(Fs/2)/R %然后降采样，长度变为原来的1/R %可选其他滤波选项，具体查看help文档 downsample downsample(X,N) ; 从第一点开始，每N个点保留一个重采样 ...

降采样理论

08-11

eldar关于降采样理论的系统阐述，是信号压缩感知理论具体应用实现方法

基于verilog的ad采样

07-11

通过fpga对ad采样的5路信号进行处理

图像降采样和升采样 Matlab 代码

03-19

图像降采样和升采样 Matlab 代码。该代码实现了以2为因子的图像升采样和降采样功能。 降采样包括使用平滑滤波器(with using the averaging filter)和不使用平滑滤波器(without using the averaging filter)两种方法。升采样包括像素点直接复制(pixel replication method)和线性插值(bilinear interpolatoin method)两种方法。 降采样方法和升采样方法共有4种组合。程序运行后，给出了一个原始图片和四个结果图片。图片1.原始图片。图片2.平滑滤波器降采样&像素点直接复制升采样。图片3.平滑滤波器降采样&线性插值升采样。图片4.不使用平滑滤波器降采样&像素点直接复制升采样。图片5.不使用平滑滤波器降采样&线性插值升采样。图像处理 ImageProcessing 图像降采样 图像升采样 Matlab代码

时序数据可视化的降采样算法

zjjcchina的博客

10-19

4330

问题描述工业场景中，时序数据的可视化是一个无法回避的话题。时序数据的超大数据量给图形的展示性能带来了挑战，而通过降采样的方式减少图形的展示点数来迎合性能的同时，又会带来算法复杂度、算法可伸缩以及正确性等多方面的权衡。下面通过几种常用的可视化降采样算法的研究和实践对比，为时序数据的可视化降采样算法选择提供参考。我们使用实际生产中的一个案例作为算法描述的基础：需求将10w的点降采样到4000，以适配页面的展示效果。直觉分桶算法在一般情况下，面对一个复杂问题最先起作用的往往是我们的直觉。所以在面对大数

chat gpt实现的降采样算法

power的专栏

08-10

1276

【代码】chat gpt实现的降采样算法。

降采样数学理解

nihaoqiaoan的博客

09-14

2247

关于降采样的公式推导，更加清楚直观地看出降采样的规律，即频谱扩展为原来的M倍（M为抽取隔的点），且每隔2pi进行周期延拓。推导来自于实验室小伙伴大佬朱坚强同学。（唉，还是要好好静下心来写写公式啊。） ...

（2-2-1）LiDAR激光雷达传感器感知：点云处理（1）滤波（Filtering）算法、降采样（Downsampling）算法去噪（Noise Removal）算法、

码农三叔

08-20

2939

它通过将点云数据划分为三维空间中的小立方体单元（称为体素），并对每个体素内的点进行聚合或采样，从而实现去噪或下采样的效果。基于统计的去噪（Statistical Outlier Removal）算法是一种用于平面拟合、曲面拟合以及点云去噪等任务的算法，它基于最小二乘法的思想，通过在点云上的局部邻域内拟合局部模型来平滑和修复点云数据。点云处理是LiDAR激光雷达感知中的一个重要步骤，它涉及到对从激光雷达获得的点云数据进行预处理、去噪、降采样等操作，以提高数据的质量和准确性。图2-2 可视化点云图的对比。

信号处理中下采样是什么？有什么作用

05-28

<think>好的，我现在需要帮助用户理解信号处理中的下采样定义及其作用。用户之前已经询问过下采样的一般定义和用途，现在他们希望更深入地了解在信号处理领域中的具体应用。我需要结合用户提供的引用内容，特别是引用[1]、[2]、[3]中提到的采样定理和示例代码，来构建详细的回答。首先，我需要明确下采样在信号处理中的定义。根据之前的回答，下采样是减少数据量的过程，但在信号处理中，这可能涉及到降低采样率。引用[1]和[3]都提到了采样率的概念，引用[2]讨论了采样定理，这些都是关键点。需要将下采样与采样定理联系起来，说明为什么需要遵循奈奎斯特准则，以及如何避免混叠。接下来是作用部分。用户提供的引用中，引用[1]展示了MATLAB中对信号采样的代码，引用[3]用Python比较了不同采样率的效果。这些示例可以说明下采样的实际应用，比如降低存储需求、减少计算复杂度等。同时，引用[2]中的信号重建过程可能涉及到下采样后的处理，比如抗混叠滤波器的使用。需要注意的是，用户可能混淆了普通的采样和下采样的区别。下采样通常是在已经数字化的信号上进一步降低采样率，而采样本身是指将模拟信号转换为数字信号的过程。因此，在定义时需要区分这两个概念，并指出下采样是在数字信号处理中的操作。此外，引用[3]中的不同采样率示例显示了当采样率不足时出现的混叠现象，这可以用来解释下采样可能带来的问题，以及如何通过抗混叠滤波器来避免。这部分需要结合数学公式，如采样定理的表达式，来加强解释。还需要考虑用户可能的疑问，比如下采样的具体实现方法，是否有不同的技术（如抽取、滤波等），以及实际应用中的例子。例如，音频处理中降低采样率以节省带宽，图像处理中的降分辨率等。最后，生成的相关问题需要围绕信号处理中的下采样展开，可能涉及实现方法、混叠避免、与其他技术的对比等。确保问题与用户之前的提问和当前内容相关，帮助他们进一步探索该主题。总结步骤： 1.定义下采样，区分于普通采样。2.解释数学原理，包括采样定理和抽取公式。 3.说明作用，结合引用中的例子。 4.强调注意事项，如混叠和滤波。5.生成相关问题，引导深入学习。</think>### 信号处理中的下采样定义与作用 #### 定义在信号处理领域，**下采样（Downsampling）**特指对数字信号按整数因子$k$进行**采样率降低**的操作，数学表达式为： $$x_{\text{down}}(n) = x(k \cdot n), \quad k \in \mathbb{Z}^+$$ 其中$k$为下采样因子，$x(n)$为原始数字信号序列。此操作会保留原始信号中每$k$个样本中的第1个，其余丢弃[^3]。例如将48kHz音频下采样至24kHz时，$k=2$。 #### 数学基础根据**奈奎斯特采样定理**，若原始信号的最高频率为$f_{\text{max}}$，则下采样后的采样率$f_s'$必须满足： $$f_s' \geq 2f_{\text{max}}$$ 否则将导致**混叠失真**（Aliasing）。例如对200Hz正弦波进行下采样时，若原始采样率为1000Hz，当$k=4$使$f_s'=250Hz$时仍满足定理要求[^3]。 #### 核心作用 1. **降低存储与计算成本** 通过减少数据量节省存储空间，例如将4K视频（3840×2160）下采样至1080p（1920×1080），数据量减少75%[^1]。 2. **多速率信号处理** 在数字滤波器组、小波变换等系统中，通过分层下采样实现多分辨率分析。例如语音识别系统对高频带信号进行更大幅度的下采样[^2]。 3. **系统带宽匹配** 调整信号采样率以适配硬件处理能力。如将高速ADC采集的1MHz信号下采样至200kHz以适应DSP芯片的处理速度[^3]。 #### 实现方法 ```python # Python实现下采样（因子k=2） import numpy as np original_signal = np.array([0.1, 0.5, 0.3, -0.2, 0.8]) downsampled_signal = original_signal[::2] # 抽取偶数索引样本 print(downsampled_signal) # 输出: [0.1, 0.3, 0.8] ``` #### 关键注意事项 1. **抗混叠滤波** 下采样前必须通过低通滤波器限制信号带宽，截止频率设为$f_s'/(2k)$。例如对48kHz音频下采样至24kHz时，需先进行24kHz低通滤波[^2]。 2. **相位补偿** 非整数倍下采样可能引入相位偏移，需通过线性相位滤波器或后处理补偿[^1]。 3. **信号保真度** 过度下采样会导致高频信息丢失，如图像下采样过度会丢失边缘细节[^3]。