以改进型Farrow结构滤波器为核心，设计了音频异步采样率转换的IP Core，并利用Simulink和硬件描述语言仿真器ModelSim构建服务器/客户端形式的仿真平台，实现对算法IP的联合仿真验证。实验结果表明，所设计的IP在信噪比等各方面均符合设计要求，该仿真方法高效、可行。

libsamplerate：音频采样率转换库

音频采样率转换算法研究及应用.pdf

给定采样率为 Ft Hz 的 X 并用于生成采样率为 Ft' Hz 的另一个序列 Y，则采样率比率 R 由下式给出， 英尺' R = ---- 英尺如果 R > 1，则采样过程称为插值R < 1，采样过程称为抽取示例用法： t = 1:1/10:2； X = sin (2 * pi * 10 * t) Hz 正弦波N = 3 % 插值/抽取因子Y = 样本 (X, N, 'UP')

分析应用于小数采样率转换的滤波器结构，得出改进的Farrow 滤波器结构和转置Farrow 滤波器结构分别适用于升采样和降采样。在此基础上，设计一种通用于这2 种滤波器结构的μ-发生器，通过定期校正量化误差避免μ 值产生线性飘移现象。仿真结果验证该μ-发生器设计的可行性和有效性，相比传统μ-发生器，其计算复杂度更低、功耗开销更小。

大数据-算法-音频采样率转换算法研究及应用.pdf

【工控老马出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：matlab采样率转换实现源码.zip 资源类型：程序源代码 源码说明： 使用matlab完成上采样和下采样功能程序源码 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

实现采样率转换的方法有三个： 一是若原模拟信号可以再生，或是已记录下来，那么可重新抽样； 二是将数字信号通过D/A变成模拟信号后，对其经A/D再抽样； 三是发展一套算法，对抽样后的数字信号在“数字域”作采样率转换，以得到新的抽样。 方法一有时不现实，方法二要再一次地受到D/A和A/D量化误差的干扰，方法三相对较为理想。

采用farrow结构实现任意采样率倍数转换

函数输入采用采样信号 b、旧采样率 Fs 和想要的新采样率 Fsnwant。 函数输出重采样信号 bn 和实际新采样率 Fsn（四舍五入到最接近的整数样本）： [bn,Fsn] = sampleconverter(b,Fs,Fsnwant) 该算法的工作原理是在保留频域的共轭结构的同时，有策略地插入空白频率或移除关于 B 的奈奎斯特频率的频率（输入通常是实数，因此我操作以完全保留厄米对称，信号失真尽可能小）。 注意到奈奎斯特对于偶数和奇数信号长度（显式与隐式镜像）的行为有何不同，我们产生了 4 种上采样情况：{偶数到奇数，偶数到偶数，奇数到偶数，奇数到奇数}和同样的 4 个下采样情况：{偶数到奇数，偶数到偶数，奇数到偶数，奇数到奇数}。 分析表明，上采样案例 1 和案例 2 相同，案例 3 和案例 4 相同。 频域图可以帮助您区分其余 6 种不同的情况。 重采样后，我们得到新的长度