我有一个包含240个数据点的数组，以600hz采样，代表400ms。我需要将这些数据重新采样为512个数据点，以1024hz采样，代表500ms。由于我开始有400ms的数据，所以最后100ms只需要用0填充即可。
是否有最佳方法来完成此操作？
是否有最佳方法来完成此操作？
帮助进行重新采样/上采样
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- vinbrando
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这是音频数据还是其他来源？ - AShelly
只是从传感器中获取的一些数据。 - vinbrando
4个回答
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如果您想避免插值，那么您需要将采样率升频到76.8 kHz（即在每个输入样本后插入127个0），低通滤波，然后抽取（每75个样本中删除74个）。
- Paul R
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512 Hz 的低通滤波器 - endolith
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你可以使用窗口Sinc插值，它将给你与使用线性相位FIR低通滤波器和窗口Sinc脉冲响应进行上采样和下采样相同的结果。当使用FIR滤波器时，通常需要在两侧用零填充信号以达到FIR滤波器核的长度。
补充：
另一种可能性是用60个零填充240个样本，对长度为300的非2次幂FFT进行“居中”零填充FFT结果，用212个复零使其变成512长，但具有相同的频谱，并对长度为512的IFFT进行操作以获得重新采样的结果。
补充：
另一种可能性是用60个零填充240个样本，对长度为300的非2次幂FFT进行“居中”零填充FFT结果，用212个复零使其变成512长，但具有相同的频谱，并对长度为512的IFFT进行操作以获得重新采样的结果。
- hotpaw2
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FFTW库包含一些非2的幂FFT非常高效的例程。 - hotpaw2
你是如何计算出60个样本的？ - endolith
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如果您想通过简单计算FFT、填零和IFFT来插值x[n]，则如果x[n]不是周期性的，将会产生错误。请参考这个链接：http://www.embedded.com/design/other/4212939/Time-domain-interpolation-using-the-Fast-Fourier-Transform-
- user1851824
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基于FFT的重采样/上采样非常简单...
如果您使用Python，scipy.signal.resample 应该可以工作。
对于C/C++，如果您有实数（而不是复数）数据，则可以使用一个简单的fftw技巧进行上采样。
nfft = 原始数据长度 upnfft = 新数据长度 double * data = 原始数据
// 分配 fftw_complex * tmp_fd = (fftw_complex*)fftw_malloc((upnfft/2+1)*sizeof(fftw_complex)); double * result = (double*)fftw_malloc(upnfft*sizeof(double));
// 创建fftw计划 fftw_plan fft_plan = fftw_plan_dft_r2c_1d(nfft, data, tmp_fd, FFTW_ESTIMATE); fftw_plan ifft_plan = fftw_plan_dft_c2r_1d(upnfft, tmp_fd, result, FFTW_ESTIMATE);
// 将tmp_fd清零 memset(tmp_fd, 0, (upnfft/2+1)*sizeof(fftw_complex));
// 执行计划（正向再反向） fftw_execute_dft_r2c(fft_plan, data, tmp_fd); fftw_execute_dft_c2r(ifft_plan, tmp_fd, result);
// 清理 fftw_free(tmp_fd);
- travc
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1请注意，FFT重采样假定信号是周期性的。 - endolith
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