Matlab 重采样向量

Question

我目前正在尝试找到一种对向量重新采样的方法。因此，例如，如果我有一个大小为 4 [1 3 5 7] 的向量，并且我想将其缩小到大小 3，它会给我 [1 4 8] 或类似的东西。相同的扩大，但以相反的方式。

我已经搜索并找到函数 Interp 和 Decimate，它们实际上是这样做的，但问题是我没有有一个整数放大或缩小因子。我有大小为 140 到 160 的向量，我希望它们的大小都是 150。这不能用 Interp 或 Decimate 来完成，因为它们只适用于整数因子。

所以我想知道，是否有任何快速的方法可以做到这一点，或者我是否真的必须想出一个聪明的方法来进行这种重塑？

提前致谢

Answer 1

您可以使用 linspace 创建具有固定数量元素的线性间隔向量。

在你的情况下，我会选择基于 linspace 的函数句柄来执行此操作：

% --- Define the function handle
fun = @(A, n) linspace(min(A), max(A), n);

% --- Demo
A = 1:2:280;       % A has 140 elements
B = fun(A, 150);   % B has now 150 elements, with the same min and max

最佳，

Answer 2

如果我对您的问题的理解正确，您想要重新采样 一个数据向量。你可以做的是在MATLAB中使用interp1，但是你指定了从你想要采样的地方开始到结束的点的范围，这个范围内的点数就是你的总点数所需的输出。

要完成您想要的，请使用 linspace。此外，您将使用要重新采样的数组作为 output 或 y 值，并且您将使用 dummy x 为您尝试重新采样的数组中的每个值定义的值。像 x = [1 2 ... ] 这样简单的东西，最多可以达到矢量中的元素数量。

使用您的小示例，执行以下操作：

a = [1 3 5 7];
x = 1 : numel(a);
xp = linspace(x(1), x(end), 3); %// Specify 3 output points
y = interp1(x, a, xp)

y =

     1     4     7

因此，针对您的具体情况，更改代码的第三行，将 3 更改为 150。定义 a 由您决定，但第二行代码和最后一行代码应保持不变。

上述方法的优点是不假设数据向量是增加或减少的。事实上，它可以是随机的。应该发生的是，您的数据（存储在 a 中）将根据您想要的点数重新采样。

Answer 3

如果你有图像处理工具箱我会用

new_vector = imresize(old_vector, ratio);

编辑

我刚刚注意到一个实际问题。如果比率 > 1，则结果不再是向量而是矩阵。它很容易解决，因为每一行都是相同的（如果比率 <=1 这也有效，所以它总是可以安全使用）

new_vector = imresize(old_vector, ratio);
new_vector = new_vector(1,:);

或更优雅一点（积分为 2 美分）

new_vector  = imresize(old_vector , [desired_num_rows desired_num_cols])

Matlab 重采样向量

Matlab resampling vectors

arrays

matlab

vector