我们假设一个数字信号 x ( n ) , n = 1 , 2 , . . . , N x(n),n=1,2,...,N x(n),n=1,2,...,N共有 N N N个点,抽取就是每个几个点抽1个点,比如2倍抽取,那么抽取后的信号为 y ( n ) , y ( 1 ) = x ( 1 ) , y ( 2 ) = x ( 3 ) , y ( 3 ) = x ( 5 ) , . . . , y ( N / 2 ) = x ( N ? 1 ) y(n),y(1)=x(1),y(2)=x(3),y(3)=x(5),...,y(N/2)=x(N-1) y(n),y(1)=x(1),y(2)=x(3),y(3)=x(5),...,y(N/2)=x(N?1),可以看到抽取之后信号的长度变短了。
插值和抽取相反,插值之后信号会变得越来越密集,注意绝对时间长度是不变的。例如数字信号 x ( n ) , n = 1 , 2 , . . . , N x(n),n=1,2,...,N x(n),n=1,2,...,N共有 N N N个点,2倍插值之后,就会变成 2 N 2N 2N个点,但是假设 N N N个点时间向量对应的是 t 0 < t < t 1 t_0<t<t_1 t0?<t<t1?,那么插值之后对应的时间还是它,只不过采样率提高了。
假设,
x
(
n
)
=
c
o
s
(
2
π
f
n
)
,
f
=
1
H
z
x(n)=cos(2\pi fn),f=1Hz
x(n)=cos(2πfn),f=1Hz,信号的采样率
f
s
=
16
H
z
f_s=16Hz
fs?=16Hz,每个周期内可以采到16个点,我们进行
M
=
2
M=2
M=2倍的抽取。
抽取可以用matlab的decimate函数。
%% 信号的抽取和插值
f = 1; %信号频率
fs = 16;%采样频率
N = 33; %采样点数
n = 0:1:N-1;
xn = cos(2*pi*f*n*(1/fs));
figure;
stem(n,xn); %绘制原信号
title('x(n)');
xlabel('n');
ylabel('amplitude');
M = 2; %抽取的倍数
xn1 = decimate(xn,M); %抽取之后的信号
stem(xn1)%注意对上m和xn1
title('进行M=4倍抽取后的x(n)图像')
xlabel('n')
ylabel('幅度')
绘制的信号如下:
插值可以用interp函数
L = 3; %L倍插值
xn2 = interp(xn,L); %以L倍采样率进行插值
stem(xn2)
title('进行L=3倍插值后的x(n)图像')
xlabel('n')
ylabel('幅度')
3倍插值后的信号
上面的插值,只需要指定倍数就可以了,matlab还有一种方法能够能够做插值,并且可以指定插值方法
interp1函数是Matlab中用于数据插值的工具,它能够根据给定的一组数据点(x、y),以及所要得到的插值点(xq),计算出插值点对应的函数值(vq)。interp1函数支持的插值方式包括:线性、样条、分段常数、分段线性和分段三次等。其中线性插值是最简单的插值方法,其他插值方法可以满足更高的精度要求。
vq = interp1(x, y, xq)
vq = interp1(x, y, xq, method)
vq = interp1(x, y, xq, method, extrapval)
interp1函数的语法格式包含3~5个输入参数和一个输出参数,具体参数说明如下: