升采样和降采样的区别

### 升采样与降采样的区别

#### 定义与目的
升采样（Upsampling）是指增加信号样本数量的过程，通常用于提高分辨率或使不同采样率的数据同步。通过插值或其他方法，在原有数据点之间插入新的估计值[^2]。

降采样（Downsampling），则是指减少原始离散时间序列中的样本数目，目的是为了降低数据量、简化计算复杂度以及匹配不同的处理需求。这在图像压缩、音频数据压缩等领域尤为重要，能有效削减冗余信息而不显著影响核心特性[^1]。

#### 实现方式和技术考量
对于升采样而言，常见的做法是在两个相邻的现有样本间加入额外的新样本，并利用线性插值、多项式拟合等方式估算这些新增位置上的数值。此过程可能会引入一些伪影，但在很多应用场景下是可以接受甚至必要的操作[^3]。

相比之下，执行降采样前往往先要进行低通滤波器的应用，防止因直接丢弃过多高频成分而导致混叠现象的发生。之后再按照一定比例选取部分保留下来的样本作为最终输出的结果集。

#### 应用场景对比
- **嵌入式系统**：当面对多路传感器输入时，可能需要调整各通道间的相对速率；此时既可以采取升采样也可以选择降采样策略来达成一致步调。

- **多媒体领域**：视频帧率转换、声音文件格式互转等场合经常涉及到这两种变换手段的选择。比如将高清影片适配至较低配置播放设备上显示，或是把CD品质音乐转化为适合移动终端存储的小容量版本[^4]。

import numpy as np
from scipy.signal import resample

# 原始信号模拟
original_signal = np.sin(np.linspace(0, 10 * np.pi, num=50))

# 升采样示例 (假设目标是两倍于原频)
up_sampled_signal = resample(original_signal, len(original_signal)*2)

# 降采样示例 (假设目标是一半于原频)
down_sampled_signal = resample(original_signal, int(len(original_signal)/2))