リサンプル関数の使用法

from scipy import signal
import numpy as np
# 假设有一个输入信号x和目标采样率fs_new
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 输入信号
fs_old = 1000 # 原始采样率
fs_new = 500 # 目标采样率
# 使用signal.resample函数进行重新采样
x_resampled = signal.resample(x, int(len(x) * fs_new / fs_old))
# 输出重新采样后的信号
print(x_resampled)

% 假设有一个输入信号x和目标采样率fs_new
x = [1, 2, 3, 4, 5]; % 输入信号
fs_old = 1000; % 原始采样率
fs_new = 500; % 目标采样率
% 使用resample函数进行重新采样
x_resampled = resample(x, fs_new, fs_old);
% 输出重新采样后的信号
disp(x_resampled);

// 假设有一个输入信号x和目标采样率fs_new
std::vector x = {1, 2, 3, 4, 5}; // 输入信号
int fs_old = 1000; // 原始采样率
int fs_new = 500; // 目标采样率
// 自定义实现resample函数
std::vector resample(const std::vector& input, int old_fs, int new_fs) 
{
// 实现重新采样的算法
// ...
}
// 使用resample函数进行重新采样
std::vector x_resampled = resample(x, fs_old, fs_new);
// 输出重新采样后的信号
for (double val : x_resampled) {
std::cout << val << " ";
}