Upsample, применить конечную импульсную характеристику фильтр и downsample
Измените частоту дискретизации сигнала рациональным коэффициентом преобразования от скорости DAT 48 кГц до частоты выборки CD 44,1 кГц. Используйте rat функция для поиска числителя L и знаменатель M рационального фактора.
Fdat = 48e3; Fcd = 44.1e3; [L,M] = rat(Fcd/Fdat)
L = 147
M = 160
Сгенерируйте синусоиду 1,5 кГц, отобранную в на 0.25 секунд. Постройте график первой миллисекунды сигнала.
t = 0:1/Fdat:0.25-1/Fdat;
x = sin(2*pi*1.5e3*t);
stem(t,x)
xlim([0 0.001])
hold on
Создайте антиалифицирующий lowpass с помощью окна Кайзера. Установите ребра фильтра как 90% и 110% частоты среза, . Задайте неравномерность в полосе пропускания 5 дБ и затухание в полосе задерживания 40 дБ. Установите коэффициент усиления полосы пропускания равным L.
f = (Fdat/2)*min(1/L,1/M); d = designfilt('lowpassfir', ... 'PassbandFrequency',0.9*f,'StopbandFrequency',1.1*f, ... 'PassbandRipple',5,'StopbandAttenuation',40, ... 'DesignMethod','kaiserwin','SampleRate',48e3); h = L*tf(d);
Использование upfirdn с фильтром h чтобы повторно отобразить синусоиду. Вычислите и компенсируйте задержку, введенную фильтром. Сгенерируйте соответствующую повторно дискретизированную временной вектор.
y = upfirdn(x,h,L,M); delay = floor(((filtord(d)-1)/2-(L-1))/L); y = y(delay+1:end); t_res = (0:(length(y)-1))/Fcd;
Наложите повторно дискретизированный сигнал на график.
stem(t_res,y,'*') legend('Original','Resampled','Location','southeast') hold off
Допустимые комбинации размеров xin и h являются:
xin является вектором и h является вектором.
Входами являются один фильтр и один сигнал, поэтому функция свертывает xin с h. Выходной сигнал yout является вектор-строка, если xin является вектор-строка; в противном случае yout является вектор-столбец.
xin является матрицей и h является вектором.
Входами являются один фильтр и много сигналов, поэтому функция свертывает h с каждым столбцом xin. Результат yout - матрица с одинаковым числом столбцов, как и xin.
xin является вектором и h является матрицей.
Входами являются несколько фильтров и один сигнал, поэтому функция свертывает каждый столбец h с xin. Результат yout - матрица с одинаковым числом столбцов, как и h.
xin является матрицей и h является матрицей, обе с одинаковым числом столбцов.
Входами являются несколько фильтров и несколько сигналов, поэтому функция свертывает соответствующие столбцы xin и h. Результат yout - матрица с одинаковым числом столбцов, как и xin и h.
upfirdn использует полифазу интерполяции. Количество операций умножения-добавления в структуре полифазы приблизительно (Lh Lx - pLx )/ q, где Lh и Lx являются длинами h (n) и x (n) соответственно. Для длинных сигналов эта формула часто точна.
upfirdn выполняет каскад из трех операций:
Увеличьте значение входных данных в матрице xin в множителе целого числа p (вставка нулей)
Конечная импульсная характеристика фильтрация данных сигнала с повышенной дискретизацией с последовательностью импульсной характеристики, заданной в векторе или матрице h
Понижайте значение результата на множитель целого числа q (выбрасывание выборок)
Конечная импульсная характеристика обычно является lowpass, который вы должны проектировать, используя другую функцию, такую как firpm или fir1.
[1] Crochiere, R. E. «A General Program to Performing Частота Дискретизации Conversion of Data By Rational». Программы цифровой обработки сигналов (Digital Signal Processing Committee of the IEEE Acoustics, Speech, and Signal Processing Society, eds.). Нью-Йорк: IEEE Press, 1979, программы 8.2-1-8.2-7.
[2] Крокьер, Р. Э. и Лоуренс Р. Рабинер. Многоступенчатая обработка цифрового сигнала. Englewood Cliffs, Нью-Джерси: Prentice Hall, 1983.