resample

均一または不均一なデータを新しい固定レートでリサンプリング

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構文

y = resample(x,p,q)

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

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

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

yTT = resample(xTT,p,q,___)

y = resample(x,tx)

y = resample(x,tx,fs)

y = resample(x,tx,fs,p,q)

y = resample(x,tx,___,method)

[y,ty] = resample(x,tx,___)

yTT = resample(xTT,___)

[y,b] = resample(x,p,q,___)

[y,ty,b] = resample(x,tx,___)

[yTT,b] = resample(xTT,___)

[___] = resample(___,Dimension=dim)

説明

y = resample(x,p,q) は、元のサンプルレートの p/q 倍で入力シーケンス x をリサンプリングします。resample は FIR アンチエイリアシングローパスフィルターを x に適用し、フィルターによって生じる遅延を補正します。関数はサイズが 1 より大きい最初の配列次元に沿って動作します。

例

y = resample(x,p,q,n) は、2 × n × max(p,q) 次のアンチエイリアシングフィルターを使用します。

y = resample(x,p,q,n,beta) では、ローパスフィルターの設計に使用するカイザーウィンドウの形状パラメーターを指定します。

例

y = resample(x,p,q,b) は、b で指定したフィルター係数を使用して x をフィルター処理します。

yTT = resample(xTT,p,q,___) は、MATLAB^® timetable xTT の等間隔サンプリングデータを元のサンプルレートの p/q 倍でリサンプリングし、timetable yTT を返します。追加の引数 n、beta、または b を指定します。

例

y = resample(x,tx) は、ベクトル tx で指定した時点でサンプリングされた信号の値 x をリサンプリングします。この関数は、tx と同じ端点とサンプル数をもつ、間隔が均一な時点のベクトルに x を線形内挿します。NaN は欠損データとして扱われ、無視されます。

y = resample(x,tx,fs) は、ポリフェーズアンチエイリアシングフィルターを使用し、fs で指定した一定のサンプルレートで信号をリサンプリングします。

y = resample(x,tx,fs,p,q) は、入力信号を (p/q)/fs のサンプル間隔で中間等間隔グリッドに内挿します。この関数は、次に p によってアップサンプリングするためおよび q によってダウンサンプリングするために結果をフィルター処理します。これにより fs の最終サンプルレートが得られます。最良の結果を得るには、fs × q/p が少なくとも x の最も高い周波数成分の 2 倍の大きさであるようにします。

y = resample(x,tx,___,method) は、内挿法を、このグループの前の構文の任意の引数とともに指定します。内挿法は "linear"、"pchip" または "spline" のいずれかです。

例

[y,ty] = resample(x,tx,___) は、リサンプリングされた信号に対応する時点を ty に返します。

yTT = resample(xTT,___) は、xTT の不等間隔サンプリングデータをリサンプリングし、等間隔サンプリングデータを返します。yTT のエンドポイントとサンプル数は xTT と同じです。入力 x、tx と同じ引数オプションを指定できます。

例

[y,b] = resample(x,p,q,___) は、リサンプリングの際に x に適用されるフィルターの係数も返します。

例

[y,ty,b] = resample(x,tx,___) は、アンチエイリアシングフィルターの係数を b に返します。

[yTT,b] = resample(xTT,___) は、xTT の timetable データをリサンプリングし、b のアンチエイリアスフィルターの係数も返します。

[___] = resample(___,Dimension=dim) は次元 dim に沿って入力をリサンプリングします。

例

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線形シーケンスのリサンプリング

ライブスクリプトを開く

単純な線形シーケンスを元のサンプルレート 10 Hz の 3/2 倍でリサンプリングします。同じ Figure 内で元の信号とリサンプリングされた信号をプロットします。

fs = 10;
t1 = 0:1/fs:1;
x = t1;
y = resample(x,3,2);
t2 = (0:(length(y)-1))*2/(3*fs);

plot(t1,x,'*',t2,y,'o')
xlabel('Time (s)')
ylabel('Signal')
legend('Original','Resampled', ...
    'Location','NorthWest')

Figure contains an axes object. The axes object with xlabel Time (s), ylabel Signal contains 2 objects of type line. One or more of the lines displays its values using only markers These objects represent Original, Resampled.

フィルター処理の際、resample は、この関数に与えられたサンプルの範囲外では、入力シーケンス x をゼロと見なします。x の両端でゼロから大きく逸脱すると、y の値が予期しないものになることがあります。

非ゼロの端点をもつ三角形のシーケンスとそれを垂直シフトしたシーケンスをリサンプリングして、これらの逸脱を表示します。

x = [1:10 9:-1:1;
    10:-1:1 2:10]';
y = resample(x,3,2);

subplot(2,1,1)
plot(1:19,x(:,1),'*',(0:28)*2/3 + 1,y(:,1),'o')
title('Edge Effects Not Noticeable')
legend('Original','Resampled', ...
    'Location','South')

subplot(2,1,2)
plot(1:19,x(:,2),'*',(0:28)*2/3 + 1,y(:,2),'o')
title('Edge Effects Noticeable')
legend('Original','Resampled', ...
    'Location','North')

カイザーウィンドウを使用したリサンプリング

ライブスクリプトを開く

正弦波信号を作成します。16 サンプルといった、信号のちょうど 1 周期に対応するサンプルレートを指定します。信号のステムプロットを描画します。サンプルアンドホールドを可視化するために階段状グラフを重ね合わせます。

fs = 16;
t = 0:1/fs:1-1/fs;

x = 0.75*sin(2*pi*t);

stem(t,x)
hold on
stairs(t,x)
hold off

Figure contains an axes object. The axes object contains 2 objects of type stem, stair.

resample を使用して信号を係数 4 でアップサンプリングします。既定の設定を使用します。結果を元の信号とともにプロットします。

ups = 4;
dns = 1;

fu = fs*ups;
tu = 0:1/fu:1-1/fu;

y = resample(x,ups,dns);

stem(tu,y)
hold on
stairs(t,x)
hold off
legend("Resampled","Original")

Figure contains an axes object. The axes object contains 2 objects of type stem, stair. These objects represent Resampled, Original.

計算を繰り返します。アンチエイリアシングフィルターの次数が $2 \times 1 \times 4 = 8$ となるように n = 1 を指定します。カイザーウィンドウに形状パラメーター $β = 0$ を指定します。リサンプリングした信号と同様にフィルターも出力します。

n = 1;
beta = 0;

[y,b] = resample(x,ups,dns,n,beta);

fo = filtord(b)

fo = 
8

stem(tu,y)
hold on
stairs(t,x,"--")
hold off
legend("n = 1, \beta = 0")

$Figure contains an axes object. The axes object contains 2 objects of type stem, stair. This object represents n = 1, \beta = 0.$

リサンプリングした信号は、ウィンドウの相対的に広いメインローブおよび低いサイドローブ減衰量から生じるエイリアシングの影響を示します。

n は 5 に増やし、 $β = 0$ はそのままにします。フィルターの次数が 40 であることを確認します。リサンプリングした信号をプロットします。

n = 5;

[y,b] = resample(x,ups,dns,n,beta);

fo = filtord(b)

fo = 
40

stem(tu,y)
hold on
stairs(t,x,"--")
hold off
legend("n = 5, \beta = 0")

$Figure contains an axes object. The axes object contains 2 objects of type stem, stair. This object represents n = 5, \beta = 0.$

長いウィンドウはより狭いメインローブをもち、エイリアシングの影響をより適切に減衰させます。さらに信号も減衰させます。

フィルターの次数は $2 \times 5 \times 4 = 40$ のままにして、形状パラメーターを $β = 20$ に増やします。

beta = 20;

y = resample(x,ups,dns,n,beta);

stem(tu,y)
hold on
stairs(t,x,"--")
hold off
legend("n = 5, \beta = 20")

$Figure contains an axes object. The axes object contains 2 objects of type stem, stair. This object represents n = 5, \beta = 20.$

高いサイドローブの減衰量は、適切なリサンプリングにつながります。

フィルター次数を減らして $2 \times 1 \times 4 = 8$ に戻し、 $β = 20$ はそのままにします。

n = 1;

[y,b] = resample(x,ups,dns,n,beta);

stem(tu,y)
hold on
stairs(t,x,"--")
hold off
legend("n = 1, \beta = 20")

$Figure contains an axes object. The axes object contains 2 objects of type stem, stair. This object represents n = 1, \beta = 20.$

メインローブが広い場合、リサンプリング時にかなりのアーチファクトが発生します。

正弦波のリサンプリング

ライブスクリプトを開く

正弦波のサンプルを 60 個生成し、元のレートの 3/2 のレートでリサンプリングします。元の信号とリサンプリングした信号を表示します。

tx = 0:6:360-3;
x = sin(2*pi*tx/120);

ty = 0:4:360-2;
[y,by] = resample(x,3,2);

plot(tx,x,'+-',ty,y,'o:')
legend('original','resampled')

Figure contains an axes object. The axes object contains 2 objects of type line. These objects represent original, resampled.

アンチエイリアシングフィルターの周波数応答をプロットします。

freqz(by)

$Figure contains 2 axes objects. Axes object 1 with title Phase, xlabel Normalized Frequency (\times\pi rad/sample), ylabel Phase (degrees) contains an object of type line. Axes object 2 with title Magnitude, xlabel Normalized Frequency (\times\pi rad/sample), ylabel Magnitude (dB) contains an object of type line.$

元のレートの 2/3 のレートで信号をリサンプリングします。元の信号とリサンプリングした信号を表示します。

tz = 0:9:360-9;
[z,bz] = resample(x,2,3);

plot(tx,x,'+-',tz,z,'o:')
legend('original','resampled')

Figure contains an axes object. The axes object contains 2 objects of type line. These objects represent original, resampled.

新しいローパスフィルターのインパルス応答をプロットします。

impz(bz)

Figure contains an axes object. The axes object with title Impulse Response, xlabel n (samples), ylabel Amplitude contains an object of type stem.

timetable のデータのリサンプリング

ライブスクリプトを開く

ランダムに生成された 10 個の数字のベクトルを 2 つ作成します。ベクトルごとに 1 つの数字を 10 日間毎日記録したとします。MATLAB timetable にデータを保存します。

a = randn(10,1);
b = randn(10,1);

t = days(1:10);

xTT = timetable(t',[a b]);

関数 resample を使用して、サンプルレートを 1 日 1 回から 1 時間に 1 回に増やします。両方のデータセットをプロットします。

yTT = resample(xTT,24,1);

subplot(2,1,1)
plot(xTT.Time,xTT.Var1,'-o')
subplot(2,1,2)
plot(yTT.Time,yTT.Var1,'-o')

Figure contains 2 axes objects. Axes object 1 contains 2 objects of type line. Axes object 2 contains 2 objects of type line.

不等間隔サンプルデータセットのリサンプリング

ライブスクリプトを開く

ガリレオ・ガリレイが 1610 年に記録したデータを使用して、木星の最も大きい衛星 4 つのうち最外部にあるカリストの軌道周期を求めます。

ガリレオは、この衛星の動きを 1 月 15 日から 6 週間観測しました。曇りの夜には木星を見られなかったため、観測結果にはいくつかの欠落部分があります。観測時間の datetime 配列を生成します。

t = [0 2 3 7 8 9 10 11 12 17 18 19 20 24 25 26 27 28 29 31 32 33 35 37 ...
    41 42 43 44 45]'+1;

yg = [10.5 11.5 10.5 -5.5 -10.0 -12.0 -11.5 -12.0 -7.5 8.5 12.5 12.5 ...
    10.5 -6.0 -11.5 -12.5 -12.5 -10.5 -6.5 2.0 8.5 10.5 13.5 10.5 -8.5 ...
    -10.5 -10.5 -10.0 -8.0]';

obsv = datetime(1610,1,15+t);

1 日あたり 1 回の観測というサンプルレートを使用し、規則的なグリッドにデータをリサンプリングします。過剰適合を防ぐため、中程度のアップサンプリング係数 3 を使用します。

fs = 1;

[y,ty] = resample(yg,t,fs,3,1);

データとリサンプリングされた信号をプロットします。

plot(t,yg,'o',ty,y,'.-')
xlabel('Day')

Figure contains an axes object. The axes object with xlabel Day contains 2 objects of type line. One or more of the lines displays its values using only markers

スプライン内挿を使用してこの手順を繰り返し、観測日を表示します。サンプルレートを 1 日の秒数の逆数で表します。

fs = 1/86400;

[ys,tys] = resample(yg,obsv,fs,3,1,'spline');

plot(t,yg,'o')
hold on
plot(ys,'.-')
hold off

ax = gca;
ax.XTick = t(1:9:end);
ax.XTickLabel = char(obsv(1:9:end));

Figure contains an axes object. The axes object contains 2 objects of type line. One or more of the lines displays its values using only markers

等間隔の線形内挿データのピリオドグラムパワースペクトル推定を計算します。1024 の DFT 長を選択します。信号は軌道周期の逆数で最大になります。

[pxx,f] = periodogram(ys,[],1024,1,'power');
[pk,i0] = max(pxx);

f0 = f(i0);
T0 = 1/f0

T0 = 
16.7869

plot(f,pxx,f0,pk,'o')
xlabel('Frequency (day^{-1})')

Figure contains an axes object. The axes object with xlabel Frequency (day toThePowerOf - 1 baseline ) contains 2 objects of type line. One or more of the lines displays its values using only markers

timetable の不等間隔サンプリングデータのリサンプリング

ライブスクリプトを開く

ある人が、うるう年の 2012 年のほぼ毎日、自分の体重をポンド単位で記録しました。欠損サンプルは NaN として入力されています。データを読み込み、測定値を MATLAB timetable に保存します。datetime ベクトルを使用して行時間を指定し、欠損サンプルを削除します。

load weight2012.dat

rowTimes = datetime(2012,1,1:366)';
wt = weight2012(:,2);
xTT = timetable(rowTimes,wt);
xTT(isnan(wt),:) = [];

データをリサンプリングします。結果は、エンドポイントとサンプル数が wt と同じ等間隔サンプリングデータを含む timetable になります。

yTT = resample(xTT);

元のデータとリサンプリングされたデータの両方を比較用にプロットします。"x" 軸の範囲を調整して、8 月の測定値のみを表示します。

plot(xTT.rowTimes,xTT.wt,":o",yTT.Time,yTT.wt,"-*")
aug = datetime([2012 08 01;2012 08 31]); 
xlim(aug)
legend(["Original" "Resampled"])

Figure contains an axes object. The axes object contains 2 objects of type line. These objects represent Original, Resampled.

3 次内挿を使用してデータを再度リサンプリングします。

yTTs = resample(xTT,"pchip");

plot(xTT.rowTimes,xTT.wt,":o",yTTs.Time,yTTs.wt,"-*")
xlim(aug)
legend(["Original" "Resampled"])

Figure contains an axes object. The axes object contains 2 objects of type line. These objects represent Original, Resampled.

ここで、サンプルレートを 1 日 2 回の測定に増やし、スプライン内挿を使用します。結果をプロットします。

fs = 1/86400;
yTTf = resample(xTT,2*fs,"spline");

plot(xTT.rowTimes,xTT.wt,":o",yTTf.Time,yTTf.wt,'-*')
xlim(aug)
legend(["Original" "Resampled"])

Figure contains an axes object. The axes object contains 2 objects of type line. These objects represent Original, Resampled.

マルチチャネル信号のリサンプリング

ライブスクリプトを開く

5 チャネル、100 サンプルの正弦波信号を生成します。時間は列全体で増加し、周波数は下の行に向かって増加します。信号をプロットします。

p = 3;
q = 2;

tx = 0:p:300-p;

x = cos(2*pi*tx./(1:5)'/100);

plot(tx,x,'.:')
title('Original')
ylim([-1.5 1.5])

Figure contains an axes object. The axes object with title Original contains 5 objects of type line.

正弦波を 2 番目の次元に沿って 3/2 だけアップサンプリングします。プロット上のリサンプリングした信号を重ね合わせます。

ty = 0:q:300-q;

y = resample(x,p,q,'Dimension',2);

plot(ty,y,'.:')
title('Upsampled')

Figure contains an axes object. The axes object with title Upsampled contains 5 objects of type line.

時間が 3 番目の次元に沿って進むように、リサンプリングされた信号を形状変更します。

y = permute(y,[1 3 2]);
size(y)

ans = 1×3

     5     1   150

信号をダウンサンプリングして元のレートに戻し、プロットします。

z = resample(y,q,p,'Dimension',3);

plot(tx,squeeze(z),'.:')
title('Downsampled')

Figure contains an axes object. The axes object with title Downsampled contains 5 objects of type line.

入力引数

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`x` — 入力信号
ベクトル | 行列 | N 次元配列

入力信号。ベクトル、行列、または N 次元配列として指定します。時間情報が指定された場合、x に NaN が含まれることがあります。NaN は欠損データとして扱われ、リサンプリングから除外されます。

例: cos(pi/4*(0:159))+randn(1,160) は単一チャネルの行ベクトル信号です。

例: cos(pi./[4;2]*(0:159))'+randn(160,2) は 2 チャネル信号です。

データ型: single | double

`p`, `q` — リサンプリング係数
正の整数

リサンプリング係数。正の整数として指定します。

データ型: single | double

`n` — 近傍項の数
10 (既定値) | 非負の整数

近傍項の数。非負の整数として指定します。n = 0 の場合、resample は最近傍内挿を実行します。アンチエイリアシング FIR フィルターの長さは n に比例します。n の値を大きくすると計算時間が長くなりますが、精度は高くなります。

データ型: single | double

`beta` — カイザーウィンドウの形状パラメーター
5 (既定値) | 正の実数のスカラー

カイザーウィンドウの形状パラメーター。正の実数スカラーとして指定します。beta を大きくすると、アンチエイリアシングフィルターの設計に使用するウィンドウのメインローブが広くなり、ウィンドウのサイドローブの振幅が小さくなります。

データ型: single | double

`b` — FIR フィルター係数
ベクトル

FIR フィルター係数。ベクトルとして指定します。既定では、resample は、カイザーウィンドウを使用した firls でフィルターを設計します。遅延を補正する場合、resample は b の長さが奇数長で、線形位相をもっていると仮定します。詳細については、アンチエイリアシングローパスフィルターを参照してください。

データ型: single | double

`xTT` — 入力 timetable
`timetable`

2 行以上の入力 timetable。timetable として指定します。xTT の各変数が独立した信号として扱われます。timetable の変数が N 次元配列の場合、resample は最初の次元に沿って機能します。

メモ

RowTimes は duration ベクトルか、一意かつ有限の値をもつ datetime オブジェクトでなければなりません。無限の時間値は欠損データとして取り扱われ、無視されます。
ソートされていない場合、resample は RowTimes を昇順に並べ替えます。

詳細については、timetableを参照してください。

`tx` — 時点
非負の実数ベクトル | `datetime` 配列

非負の実数ベクトルまたは datetime 配列として指定される時点。tx は単調増加しなければなりませんが、その間隔は均一である必要はありません。tx には NaN または NaT を含めることができます。これらの値は欠損データとして取り扱われ、リサンプリングからは除外されます。tx は入力 x に対してのみ有効です。

データ型: single | double | datetime

`fs` — サンプルレート
正のスカラー

サンプルレート。正のスカラーで指定します。サンプルレートは単位時間あたりのサンプル数です。時間の単位が秒の場合、サンプルレートの単位は Hz です。

データ型: single | double

`method` — 内挿法
`"linear"` (既定値) | `"pchip"` | `"spline"`

内挿法。"linear"、"pchip" または "spline" のいずれかとして指定します。

"linear" — 線形内挿。
"pchip" — 形状維持区分的 3 次内挿。
"spline" — ノットなしの端点条件を使用したスプライン内挿。

詳細については、interp1 のリファレンスページを参照してください。

メモ

x がゆるやかに変化しない場合は、"pchip" 内挿法で interp1 を使用することを検討してください。

`dim` — 動作する対象の次元
正の整数スカラー

動作する対象の次元。正の整数スカラーとして指定します。dim が指定されていない場合、resample はサイズが 1 より大きい最初の配列次元に沿って動作します。入力が timetable である場合、dim は 1 でなければなりません。

データ型: single | double

出力引数

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`y` — リサンプリングされた信号
ベクトル | 行列 | N 次元配列

リサンプリングされた信号。ベクトル、行列、または N 次元配列として返されます。x の長さが次元 dim に沿った N であり、p と q を指定している場合、y の長さは dim に沿った ⌈N × p/q⌉ になります。

`b` — FIR フィルター係数
ベクトル

FIR フィルター係数。ベクトルとして返されます。

`ty` — 出力瞬時
非負の実数ベクトル

出力瞬時。非負の実数ベクトルとして返されます。ty は入力 x にのみ適用されます。

`yTT` — リサンプリングされた timetable
`timetable`

リサンプリングされた timetable。timetable として返されます。

詳細

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アンチエイリアシングローパスフィルター

有理因数 p/q で信号をリサンプリングするには、resample で upfirdn を呼び出し、以下のステップを概念的に実行します。

ゼロを挿入して信号を p でアップサンプリングします。
アップサンプリングされた信号に FIR アンチエイリアシングフィルターを適用します。
サンプルを破棄し、フィルター処理された信号を q でダウンサンプリングします。

理想のアンチエイリアシングフィルターは、正規化されたカットオフ周波数 f_c = π/max(p,q) ラジアン/サンプルとゲイン p をもちます。アンチエイリアシングフィルターを近似するには、resample でカイザーウィンドウ法を使用します。

フィルター次数は 2 × n × max(p,q) です。n の既定値は 10 です。
カイザーウィンドウは、遷移幅と阻止帯域の減衰量の間のトレードオフを制御する形状パラメーター beta をもちます。beta の既定値は 5 です。
フィルター係数を正規化して、ウィンドウの処理ゲインを考慮します。

例として、信号を元のサンプルレートの 3/2 倍にリサンプリングするようにアンチエイリアシングフィルターを設計します。

p = 3;
q = 2;
maxpq = max(p,q);

fc = 1/maxpq;
n = 10;
order = 2*n*maxpq;
beta = 5;

b = fir1(order,fc,kaiser(order+1,beta));
b = p*b/sum(b);

詳細については、等間隔でサンプリングされている信号のリサンプリングを参照してください。

ヒント

関数 isregular を使用して、timetable が等間隔でサンプリングされているかどうかを判定します。

アルゴリズム

resample は、firls を使用して FIR 設計を行い、ウィンドウの処理ゲインを考慮して結果を正規化した後に upfirdn を使用してレート変更を実行します。

拡張機能

すべて展開する

C/C++ コード生成
MATLAB® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。

使用上の注意および制限:

関数 resample は、コード生成で timetable 入力をサポートしません。
SIMD 内部パラメーターを使用し、ARM^® Cortex^®-A 32 ビット/64 ビットプロセッサで動作する最適化コードを生成するには、Embedded Coder^® Support Package for AMD SoC Devices をインストールしなければなりません。Xilinx^® Zynq^® Platform 用のサポートパッケージには ARM クロスコンパイラツールチェーンが含まれており、ARM Cortex-A プロセッサへの展開が可能です。MATLAB Support Package for Raspberry Pi^® Hardware により、最適化コードを ARM デバイスに直接展開できます。例については、Generate Optimized Code on Raspberry Pi Targetを参照してください。 (R2022b 以降)
ARM アーキテクチャの場合、関数 resample は単精度入力をサポートしません。

GPU コード生成
GPU Coder™ を使用して NVIDIA® GPU のための CUDA® コードを生成します。

使用上の注意および制限:

timetable 入力はコード生成でサポートされていません。

GPU 配列
Parallel Computing Toolbox™ を使用してグラフィックス処理装置 (GPU) 上で実行することにより、コードを高速化します。

resample 関数は GPU 配列入力をサポートしますが、次の使用上の注意および制限があります。

"pchip" 内挿法はサポートされていません。
gpuArray を含む入力 timetable はサポートされていません。

詳細については、GPU での MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。

バージョン履歴

R2006a より前に導入

すべて展開する

R2024a: C/C++ コード生成での datetime 配列の使用

関数 resample は、コード生成で datetime 配列をサポートします。この機能を使用するには、MATLAB Coder™ が必要です。

R2023a: 単精度データの使用

関数 resample は単精度入力をサポートします。

R2020b: 多次元配列のリサンプリング

関数 resample には、演算の対象となる次元を指定するために使用できる dim 引数があります。dim 引数を指定しない場合、resample はサイズが 1 より大きい最初の配列次元に沿って動作します。出力の次元数は入力と同じです。

参考

resample

構文

説明

例

線形シーケンスのリサンプリング

カイザー ウィンドウを使用したリサンプリング

正弦波のリサンプリング

timetable のデータのリサンプリング

不等間隔サンプル データ セットのリサンプリング

timetable の不等間隔サンプリング データのリサンプリング

マルチチャネル信号のリサンプリング

入力引数

x — 入力信号 ベクトル | 行列 | N 次元配列

p, q — リサンプリング係数 正の整数

n — 近傍項の数 10 (既定値) | 非負の整数

beta — カイザー ウィンドウの形状パラメーター 5 (既定値) | 正の実数のスカラー

b — FIR フィルター係数 ベクトル

xTT — 入力 timetable timetable

tx — 時点 非負の実数ベクトル | datetime 配列

fs — サンプル レート 正のスカラー

method — 内挿法 "linear" (既定値) | "pchip" | "spline"

dim — 動作する対象の次元 正の整数スカラー

出力引数

y — リサンプリングされた信号 ベクトル | 行列 | N 次元配列

b — FIR フィルター係数 ベクトル

ty — 出力瞬時 非負の実数ベクトル

yTT — リサンプリングされた timetable timetable

詳細

アンチエイリアシング ローパス フィルター

ヒント

アルゴリズム

拡張機能

C/C++ コード生成 MATLAB® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。

GPU コード生成 GPU Coder™ を使用して NVIDIA® GPU のための CUDA® コードを生成します。

GPU 配列 Parallel Computing Toolbox™ を使用してグラフィックス処理装置 (GPU) 上で実行することにより、コードを高速化します。

バージョン履歴

R2024a: C/C++ コード生成での datetime 配列の使用

R2023a: 単精度データの使用

R2020b: 多次元配列のリサンプリング

参考

トピック

カイザーウィンドウを使用したリサンプリング

不等間隔サンプルデータセットのリサンプリング

timetable の不等間隔サンプリングデータのリサンプリング

`x` — 入力信号
ベクトル | 行列 | N 次元配列

`p`, `q` — リサンプリング係数
正の整数

`n` — 近傍項の数
10 (既定値) | 非負の整数

`beta` — カイザーウィンドウの形状パラメーター
5 (既定値) | 正の実数のスカラー

`b` — FIR フィルター係数
ベクトル

`xTT` — 入力 timetable
`timetable`

`tx` — 時点
非負の実数ベクトル | `datetime` 配列

`fs` — サンプルレート
正のスカラー

`method` — 内挿法
`"linear"` (既定値) | `"pchip"` | `"spline"`

`dim` — 動作する対象の次元
正の整数スカラー

`y` — リサンプリングされた信号
ベクトル | 行列 | N 次元配列

`b` — FIR フィルター係数
ベクトル

`ty` — 出力瞬時
非負の実数ベクトル

`yTT` — リサンプリングされた timetable
`timetable`

アンチエイリアシングローパスフィルター

C/C++ コード生成
MATLAB® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。

GPU コード生成
GPU Coder™ を使用して NVIDIA® GPU のための CUDA® コードを生成します。

GPU 配列
Parallel Computing Toolbox™ を使用してグラフィックス処理装置 (GPU) 上で実行することにより、コードを高速化します。