帮助重新采样/上采样

如果要避免插值，则需要上采样到76.8 kHz采样率（即在每个输入采样后插入127 0s），低通滤波器，然后进行抽取（每75个采样中丢弃74个）。     

您可以使用窗口Sinc插值，使用带有窗口Sinc脉冲响应的线性相位FIR低通滤波器，可以获得与上采样和下采样相同的结果。当使用FIR滤波器时，通常必须填充两侧FIR滤波器内核长度为零的信号。 添加： 另一种可能性是使用60个零填充240个样本，应用长度为300的非2次幂FFT，“中心”零填充FFT结果，使用212个复数零，使其长512，但具有相同的频谱，并执行长度为512的IFFT以获得重新采样的结果。     

对于endolith的响应是，如果你想通过简单地计算FFT，零填充然后IFFT来插入x [n]，如果x [n]不是周期性的，你将得到错误。请参阅此参考资料：http：//www.embedded.com/design/other/4212939/Time-domain-interpolation-using-the-Fast-Fourier-Transform-     

基于FFT的重采样/上采样非常简单...... 如果你可以使用python，scipy.signal.resample应该可行。 对于C / C ++，如果你有真实的（而不是复杂的）数据，有一个简单的fftw技巧可以进行上采样。 nfft =原始数据长度 upnfft =新数据长度 double * data =原始数据 //分配 fftw_complex * tmp_fd =（fftw_complex *）fftw_malloc（（upnfft / 2 + 1）* sizeof（fftw_complex））; double * result =（double *）fftw_malloc（upnfft * sizeof（double））; //创建fftw计划 fftw_plan fft_plan = fftw_plan_dft_r2c_1d（nfft，data，tmp_fd，FFTW_ESTIMATE）; fftw_plan ifft_plan = fftw_plan_dft_c2r_1d（upnfft，tmp_fd，result，FFTW_ESTIMATE）; //将tmp_fd归零 memset（tmp_fd，0，（upnfft / 2 + 1）* sizeof（fftw_complex））; //执行计划（向前然后反向） fftw_execute_dft_r2c（fft_plan，data，tmp_fd）; fftw_execute_dft_c2r（ifft_plan，tmp_fd，result）; // 清理 fftw_free（tmp_fd）;