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随着信的增加，相同采样偏差带来的噪声功率越大。随着采样偏差的增加，相同的信的功率损失增大，带外噪声随之增加。非均匀采样可能会导致一下问题采样噪声增加，特征提取，增加数据的存储量，我们需要同时存储时间轴和幅度轴，信重采样从上面的简单讨论可知，非均匀采样可能会在特征处带来额外的噪声，导致我们提取的特征失效。在性场景下，我们经常需要从一些缓变的信里寻求突变，比如机械故障可能给震动传感器里可以观测到高频的突发频谱，采样的噪声和特征混合在一起，无法通过的滤波的方法滤除。
除非从源头上保证均匀采样，我们无法非均匀采样带来的噪声，只能对齐均匀化限度保留有用信息。我们用MATLAB信处理工具箱自带的resample函数就可以实现信的均匀化。[y，ty]=resamplex，tx，，spline)，代码里的变量x和tx是非均匀采样的信的时间和幅度矢量，输出y和ty是经过均匀化采样以后的信。我们需要针对不同的场景选择合适的差值方法，这里我们采用样条插值来恢复信。具体工程中，根据需求，我们也可以用其他方法实现重采样。
比如对于边缘设备这些计算能力很差的嵌入式设备，我们可能会用更加简单的线性差值方法重采样。Figure:不同信重采样结果这个图展示的是对Hz和Hz的正弦信的重采样的功率谱。频域中，较高的正弦波Hz具有比较低正弦波Hz更大的缺陷。在频域显示中，重采样的Hz正弦波具有大约-dB的基底噪声，而重采样的Hz正弦波具有大约-dB的基底噪声。避免输入信中的高频内容的一种方法是在执行随机采样时增加平均采样率。请注意，如果只是增加重采样输出信的采样率，则无助于降低本底噪声。
重采样有助于尽可能保留信息，采样噪声带来的，信的传输。而后一点对于基于无线传输的设备意义重大。丢失样点的填充在多个传感器收集数据的情况下，通常会发现这种少量样点丢失的信。这种丢失的数据会零零散散分布到信的各个时间点，如果你把这类问题看成非均匀采样的情况，采用简单的重采样操作就可以恢复信，蓝色的x点都是补齐的样点Figure:少量样点丢失的恢复在某些特殊的条件下，我们会碰到信较长宽度的缺损的问题。比如，传感器停机几秒后再次恢复，就会导致有一段连续的信丢失的情况。
上，我们可以采用跟踪原始信，根据信的历史数据，构建出一些回归模型来填充大数据段。这类问题的处理方法多种多样，其中fillgaps函数经常用于这个目的。Figure:左侧是重建前的数据，右侧是重建之后的数据。这是一种基于统计学的重建方法，可以看到，二者的时域是有一定的差异的，如果从频域来观察，二者将十分相似。结论在性的步，信采集中，我们可能碰到非均匀采样和样点丢失的问题。这类问题可能带来对特征提取的，影响我们后续处理的精度，甚至于无法采用某些算法。
本文中给出了一些简单的解决方法。在真实的工程现场，我们可能碰到更加复杂的情况，需要综用领域知识重建信。重建出连续均匀信有利于复用常用分析例程和压缩数据，这一点对于IoT和边缘设备尤其重要。xuyongshuo个人主页给TA发消息加TA为好友发表于::楼主，国发展，总连发展做出重要指示。近年来，发展取得了重要进展，尤其是新冠肺炎疫情爆发后在疫情防控，复工复产，保障经济平稳运行等方面发挥了积极作用。月日，常务会会议强调，要加快新型基础设施建设。
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