Да тут и говорить не чего. После серии эксперементов пришол к мысли что интерполяция на высоких частотах близких к частоте Найквиста ничего не даст.
Теорему Котельникова надо изучать может вней найду ответ.

Теорема Котельникова работает до АЦП, а после него - хоть потоп. Любой оцифрованный сигнал, независимо от того, правильно ли он оцифрован, должен интерполироваться. Попробуйте кубическую интерполяцию с того сайта, что я дал ссылку.

Я для отображения экспериментальных данных применял Cubic spline interpolation, очень неплохо получилось даже при малом числе отсчетов на период.

Если делать интерполяцию с помощью добавления нулей и последующей фильтрации, то все стройно и понятно. Чем длиннее фильтр, тем ближе можно подобраться к частоте Найквиста при прочих равных (точности интерполяции (затухания фильтра вне полосы))

Сообщение отредактировал sup-sup - Feb 4 2011, 13:34

Это естественная интерполяция в целое (обычно фиксированное) число раз.
Не намного сложнее интерполяция/децимация в дробное-рациональное число раз n/m
http://mds.com/tech/filter/multirate_article.pdf
Это почти всегда. Поскольку хоть в университетах мира этому уже не учат, но сто лет назад было показано, что всякое действительное число
можно аппроксимировать дробью n/m с точностью порядка 1/(m*m)

Полиномиальные сплайн-интерполяторы используются только когда коэффициент интерполяции меняется во времени и/или он плохо аппроксимируется дробью c нужной точностью. Для фиксированного коэффициента интерполяции идеально почти всегда дополнить нулями некоторым образом и провести низкочастотную фильтрацию, возможно с децимацией (если коэффициент дробный)
У AD есть высокоточная (с 32-разрядными могучими фильтрами) реализация ресамплинга для звука (для hi-fi звука нужна очень высокая точность не хуже 80-90 дб, а лучше 120 )

http://www.analog.com/static/imported-file...s/EE183Rev5.pdf

В отладочных целях нормально выполнить понятную интерполяцию в целое число раз, выбрав такой коэффициент и фильтр, чтобы довести до нужной точности при несколько повышенной частоте, а потом (опять же, для отладки) можно применить линейную интерполяцию для передискретизации (можно просто взять ближайшую точку, если предварительная интерполяция выполнена с небольшим запасом). А когда станет понятно, что должно и может быть на выходе можно разобраться с минимизацией процесса.

Сообщение отредактировал sup-sup - Feb 4 2011, 14:46

Думаю, для вывода на монитор сгодится любая интерполяция лучше линейной.

Процесс может быть неустойчив. А самая простая интерполяция в n-раз обычно применяет FIR (или вырожденный FIR), что абсолютно устойчиво.

Вообще-то сплайн устойчив всегда. Но там неизбежны биения
Для глаза наверно сойдёт, если вопрос не в том что лучше, а в том что проще приспособить готовое
С ФНЧ тоже не так уж сложно, если разобраться

В любом случае ФНЧ предпочтительней, если нужно контролировать точность, но коэффициент не меняется.
Сплайн даёт возможность интерполировать в любых точках (коэффициент меняется), но точность контролировать не даёт

Ну и конечно в любых смыслах (кроме вычислительного) идеален синк. Казалось бы причем здесь теорема Котельникова?

из одного и того же места ноги растут

ФНЧ и синк разве не одно и то же?

Ой. как всё запущено...

Если имелись в виду FIR и CIC, тогда да - лоханулся! Искуплю чтением предоставленных документов.

Эксперемент с полиномами Лагранжа

Сообщение отредактировал ivan219 - Feb 4 2011, 22:24

мне показалось или вы полиномы стыкуете не в точках отсчета?