更改信號采樣率是數字信號處理中的一個重要操作，它涉及對信號進行重新采樣，以改變信號的采樣率。在本文中，我們將詳細介紹更改信號采樣率的概念、原理以及如何在Python中實現這個操作。

一、什么是信號采樣率？

在數字信號處理中，信號采樣率是指每秒對信號進行采樣的次數。采樣率決定了數字信號中包含的樣本數量，也決定了信號在時間域和頻率域的表示精度。

更高的采樣率意味著更多的樣本被記錄下來，信號的細節和頻率范圍可以更精確地表示。相反，較低的采樣率會減少樣本數量，可能導致信號細節的丟失和頻率信息的模糊。

二、如何更改信號的采樣率？

更改信號的采樣率通常涉及兩種操作：降采樣和升采樣。

降采樣（Downsampling）：降采樣是減少信號的采樣率的過程。它通過從原始信號中選擇一個子集來減少樣本數量，從而降低采樣率。常見的降采樣方法包括平均采樣和最大值采樣等。降采樣可以在保持信號持續時間不變的同時減少存儲空間和計算成本。

升采樣（Upsampling）：升采樣是增加信號的采樣率的過程。它通過在原始樣本之間插入新樣本來增加樣本數量，從而增加采樣率。常見的升采樣方法包括線性插值和零填充等。升采樣可以提高信號的分辨率和頻率表示能力。

三、Python示例：更改信號采樣率

在Python中，resample函數用于對信號進行重采樣，即改變信號的采樣率。在科學計算和信號處理領域，有幾個庫提供了resample函數，包括scipy.signal和 numpy 。

以下是使用這些庫的示例代碼：

使用scipy.signal.resample函數進行重采樣：

import numpy as np
from scipy import signal


# 原始信號
original_signal = np.array([1, 2, 3, 4, 5])


# 目標采樣率
target_sampling_rate = 10


# 計算目標長度
target_length = int(len(original_signal) * target_sampling_rate / len(original_signal))


# 重采樣
resampled_signal = signal.resample(original_signal, target_length)


# 打印結果
print("Original Signal:", original_signal)
print("Resampled Signal:", resampled_signal)

使用numpy.resample函數進行重采樣：

import numpy as np


# 原始信號
original_signal = np.array([1, 2, 3, 4, 5])


# 目標采樣率
target_sampling_rate = 10


# 計算目標長度
target_length = int(len(original_signal) * target_sampling_rate / len(original_signal))


# 重采樣
resampled_signal = np.resample(original_signal, target_length)


# 打印結果
print("Original Signal:", original_signal)
print("Resampled Signal:", resampled_signal)

無論是使用scipy.signal.resample還是 numpy.resample ，您需要提供原始信號和目標采樣率。然后，根據目標采樣率計算目標長度，并使用相應的函數進行重采樣操作。

請注意，這兩個函數在使用方法和參數方面有所差異，具體取決于您選擇使用的庫。根據您的需求和喜好，選擇適合您的情況的函數。