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タイムスタンプと値を使用して読み取り値を報告するセンサーがあります。ただし、固定レートで読み取り値を生成しません。 変動レートのデータを扱うのは難しいと思います。ほとんどのフィルターは、固定サンプルレートを想定しています。サンプルレートが固定されているため、グラフの描画も簡単です。 可変サンプルレートから固定サンプルレートにリサンプリングするアルゴリズムはありますか？

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2つの信号または曲線を比較したい。 残念ながら、サンプルレートは異なります。1つ目は30 Hzでサンプリングされ、2つ目は2000 Hzでサンプリングされます。Matlabには「リサンプル」機能があり、これにより比較がはるかに簡単になると思いました。 私の質問は次のとおりです。2番目の曲線をダウンサンプリングするか、最初の曲線をアップサンプリングするのが賢明ですか 編集： 私は言われたとおりにした。左の図には、元の曲線があります。右側の曲線はリサンプリングされます。右上はアップサンプリングされ、右下はダウンサンプリングされます。 リサンプリングすると、曲線の長さが異なることがわかります。ただし、2番目の信号は最初の信号の長さに切り取られます。

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最近、ゼロパディングを介して内部アップサンプリングを行うDSPシステムに出会いました。ゼロ次ホールドを期待して、DC信号がDC出力を生成しなかったことに驚いた。内部（低い）サンプリング周波数の多くの高調波も出力に存在しました。 これは私の質問につながります：どのようなアップサンプリング手法が一般的に使用され、それらの相対的なメリットは何ですか？ ゼロパディング、ゼロオーダーホールド、またはファーストオーダーホールドを選択するのはなぜですか？また、他にどのようなテクニックが利用可能ですか？ いくつかの説明： システムはリアルタイムであるため、アップサンプリングスキームは因果関係でなければなりません。 アップサンプラーの後には、アンチエイリアスフィルターが続き、これも指定できます。

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等方性でないボクセルの3D画像を取得し、それに一般的な回転を適用しています。回転した画像の適切なボクセルサイズを決定するにはどうすればよいですか？情報の損失を最小限に抑える必要がありますが、画像が大きくなりすぎないようにするために、過度のスーパーサンプリングは避けてください。

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