假设您的wav 文件的采样率为fs = 44100(这很常见),即每秒有44100 个样本。现在,您希望每个0.3 s 都有一个样本。您必须根据原始采样率计算要“跳过”的相应样本数,即在这种情况下为skip = 0.3 * fs = 13230。现在,您可以简单地访问原始signal 中的每个skip'th 元素(以及时间间隔t)。
这里有一些代码来完成这项工作,并可视化上面的内容:
% Artificial data
signal = sin(linspace(0, 2*pi, 5 * 44100));
fs = 44100;
dt = 1 / fs;
N = length(signal);
t = 0:dt:(N-1)*dt;
% "Re-sampling" parameters
dt_new = 0.3;
skip = dt_new * fs;
% Extract every skip'th value from original time interval and signal
t_new = t(1:skip:end).'
signal_new = signal(1:skip:end);
% Some visualization
figure(1);
hold on;
plot(t, signal);
plot(t_new, signal_new, 'r.', 'MarkerSize', 15);
hold off;
我们得到如下输出,原始信号为蓝色,红色点为每个0.3 s处的样本:
如果您查看t_new,您会发现,采样点与您想要的0.3 s 间隔完全匹配:
t_new =
0.00000
0.30000
0.60000
0.90000
1.20000
1.50000
1.80000
2.10000
2.40000
2.70000
3.00000
3.30000
3.60000
3.90000
4.20000
4.50000
4.80000
希望有帮助!
编辑:信号处理工具箱中还有一个resample 函数。我不确定这个函数在这里是否有用,因为新的采样率是fs_new = 1 / 0.3 = 3.3333,但resample 只接受整数。也许,还有另一个更复杂的(工具箱)功能可以自动完成这项工作。