今天小编就为大家分享一篇Python对wav文件的重采样实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

基于传统粒子滤波的机动目标跟踪方法针对非线性、非高斯系统有较好的估计性能,但是存在粒子退化现象。利用残差重采样算法,可以有效克服粒子滤波的退化问题。本文针对残差重采样算法作进一步研究,提出了一种改进的残差重采样粒子滤波算法。该方法在残差重采样基础上进行改进,可以避免残差重采样中关于残留粒子的重采样问题,在保证精度的前提下提高运行效率,减少运算复杂程度。仿真实验结果表明该算法与残差重采样粒子滤波相比提高了目标跟踪的实时性,并且随着粒子数的增加,这种优势表现得更加明显。

自己编写的时间同步平均程序和数字重采样函数，仅供参考。通过转速信号求得重采样时刻的瞬时转速，再获取同步平均后的信号。

%插值和重采样函数，其中： % I = 插值率% D = 重采样位置，要移动的样本数% x(n) = 输入波形% y(n*(1/I) + D) = 输出波形% --包括具有指数衰减函数的选项平滑以减少吉布斯振铃

重采样matlab代码MODIS_处理器 该存储库包含我为处理不同 MODIS 产品而制作的 Matlab 代码。 目前它包含以下内容： 1) 使用 MOD11A1 和 MYD11A1 波段 31 和 32（因此，四个）图像计算一天研究区域的平均发射率（Emis_process.m 和 MODISimg.m）； 2) 读取、镶嵌、投影、裁剪和重新采样一年研究区域的 MCD12Q1 产品，然后在具有用户特定分辨率 (LC_process.m) 的规则网格单元上计算土地覆盖类型（来自处理后的 MCD12Q1）的分数、MODISimg.m 和 LC_Frac.m)； 3) 对一天的研究区域（VI_process.m 和 MODISimg.m）读取、镶嵌、投影、裁剪和重新采样 MOD13Q1 和 MYD13Q1 产品； 4) 计算某时间步长研究区MOD16A2和MYD16A2图像的平均实际/潜在蒸散率（ET_process.m和MODISimg.m）； 和 5）计算一个时间步长的研究区域的MOD10A1和MYD10A1图像的平均NDSI（SC_process.m，和MODISimg.m）； 6

r8brain-free-src：高质量的专业音频采样率转换器重采样器C ++库

重采样过程中数据由一个频率转换到了另一个频率。频谱分析是我们把复杂信号分解为较为简单信号的一种技术，通过对频谱特性的研究来更好的实现对信号的处理研究

gadl 基本用法 重采样 重投影函数 封装成动态链接库的形式

为了用尽量少的网格点和面片数表示对齐后的三维人脸，基于分片的网格重采样思想，通过分析每片的曲率高低自动确定各片的网格稠密度，得到非均匀的网格结构，实现了不同三维人脸数据间点到点的一一对齐。实验结果表明：与以往的对齐算法相比，此方法不仅可以大大减少表示人脸的网格点数目，还可以较好地保持人脸的形状和外观特征；使用非均匀重采样做对齐后的三维人脸库建立的人脸模型进行人脸重建。比使用均匀重采样得到的人脸模型在重建速度上有了很大提高。

为研究各种重采样方法的不同特点,采用比较分析法,在充分分析最邻近内插法、双线性内插法和三次卷积法数学原理的基础上,对3种方法的实现效果以及程序耗时进行了分析.结果表明:采用最合适的影像重采样算法进行几何校正、核线影像构建等操作可以合理平衡影像灰度失真带来的误差和程序耗时之间的关系,从而得到最佳的处理结果.最终通过对实验结果的对比分析,得出了3种方法的优缺点和适用范围,为测绘工作提供相应的参考.