matlab的resample

MATLAB中的resample函数用于信号重采样，可以改变信号的采样频率而不影响信号的其他特性，常用于数字信号处理、数据转换和音频处理等领域。该函数的使用方法如下：

y = resample(x,p,q)

其中，x是原始信号，p是重采样后的采样频率与原始采样频率的比值，q是重采样前的采样频率与原始采样频率的比值。函数返回值y是重采样后的信号。

需要注意的是，重采样会改变信号的采样点数量，因此也会改变信号的时域长度。如果需要保持时域长度不变，可以在resample函数中指定插值方法。

相关问题

matlab resample

`resample` 是 MATLAB 中用于重采样信号的函数。它可以在保持信号长度不变的情况下，改变信号的采样率。

语法如下：

y = resample(x,p,q)
y = resample(x,p,q,n)

其中，`x` 是原始信号，`p` 和 `q` 分别是重采样前后的采样率，`n` 是重采样后的样本数。输出变量 `y` 是重采样后的信号。

需要注意的是，重采样可能会引入一定程度的失真，因此在进行重采样时需要注意选取合适的参数。

matlab resample边界

在Matlab的resample函数中，边界处理是通过将信号的端点之间的直线减去，执行重采样，然后将该直线添加回原始函数来处理的。这个过程中，可以使用polyval函数来计算第一个和最后一个采样之间直线的斜率和偏移量，然后将该直线减去。当输入采样尽可能接近规则间距时，resample函数中的转换算法效果最佳，因此当观察到采样数据中缺失一部分输入采样时，也需要进行边界处理来保持采样的连续性和准确性。在缺失段的处理中，resample函数使用线性插值来进行连接，这是resample函数对非均匀采样数据进行重采样时的默认方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [对非均匀采样信号进行重采样](https://blog.csdn.net/weixin_33894886/article/details/116149258)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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