Если вы используете такую функцию, как plot (x, y), самый простой способ отобразить их на одном графике - просто вообще не повторять сэмплирование ни одной из них, а просто заполнить каждый вектор x соответствующими значениями для каждого сигнала, поэтому оба появляются там, где Вы хотите на дисплее.
Вы также можете настроить график, чтобы иметь две разные оси X (по одной для каждой кривой) с разными надписями и легендами, если хотите.
Теперь о пересчете. Я буду использовать Fs для частоты дискретизации.
Выбранный сигнал не может содержать частотные составляющие выше Fs / 2.Это ограничено.
Кроме того, сигнал, который содержит только частотные составляющие вплоть до частоты F, может быть точно представлен с частотой дискретизации 2F.
Обратите внимание, что это «точное» представление является математическим, а не визуальным. Для хорошего визуального представления наличие 5-10 выборок за период (таким образом, отсутствие заметных частотных компонентов выше Fs / 10 или около того) действительно помогает мозгу соединить точки. Посмотрите на этот рисунок: тот же сигнал, нижняя кривая имеет более низкую частоту дискретизации, нет потери информации, потому что частота ниже, чем Fs / 2, но все равно выглядит как дерьмо.
Это точно такой же сигнал, хотя. Если вы отберите (реконструируете) нижний с помощью фильтра sinc, вы получите верхний.
децимация (понижающая дискретизация) сворачивает все частотные составляющие выше, чем новый Fs / 2, в сигнал. Вот почему мы обычно ставим крутой фильтр нижних частот перед прореживателем. Например, чтобы уменьшить частоту с Fs = 2000 Гц до Fs = 30 Гц, сначала мы должны применить низкочастотный диапазон высокого порядка с отсечкой чуть ниже 15 Гц, а затем только десятичный.
Однако этот фильтр будет представлять проблемы с переходными процессами, у него будет запаздывание фазы на определенных частотах, и он может изменить визуальный аспект вашего сигнала, что вы не хотите делать, если идея состоит в том, чтобы визуально сравнить их. Приведенное выше правило применяется, не уменьшайте слишком сильно, всегда сохраняйте F в 5-10 раз наивысшей частотой, если вы хотите, чтобы форма сигнала что-то значила. Вот почему 200 МГц необходимо производить выборку с частотой 1-2 Гбит / с.
Мой вопрос: разумнее уменьшить вторую кривую или первую?
Как было сказано выше, самым мудрым является то, что вообще не нужно связываться с данными, а просто представляйте их каждому со своей осью X на одном графике.
В некоторых случаях потребуется преобразование частоты выборки. Например, чтобы уменьшить количество точек, уменьшить использование памяти, сделать это быстрее ... или заставить оба сигнала использовать одни и те же координаты «х» для выполнения расчетов по ним.
В этом случае вы также можете использовать промежуточный Fs, уменьшить частоту сигнала с высоким F и увеличить частоту сигнала с низким F. Или просто уменьшите выборку с высоким Fs.
Придерживайтесь критериев Найквиста и не выбирайте слишком низкую частоту дискретизации, иначе вы потеряете точность формы сигнала при высоком сигнале Fs, вы получите сдвиги фаз из-за фильтра нижних частот и т. Д. Или если вы знаете высокочастотное содержимое незначительно, вы можете сделать осознанный выбор. я
Если вы используете линейную интерполяцию, чтобы согласовать координаты «х», помните, что для этого также требуется довольно высокий F. Интерполяция будет работать на верхнем сигнале на графике выше, она не будет работать на нижнем. То же самое, если вы заинтересованы в мин, макс и тому подобное.
И ... обратите внимание, что передискретизация / повышающая дискретизация также будут мешать с переходной реакцией, по крайней мере, визуально. Например, если вы перепишете шаг, вы получите много сигналов из-за импульсного отклика фильтра sinc. Это потому, что вы получаете сигнал с ограниченной полосой пропускания, и хороший шаг с квадратными углами фактически имеет бесконечную полосу пропускания.
Я возьму в качестве примера прямоугольную волну. Подумайте об исходном дискретизированном сигнале: 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 ... Ваш мозг видит прямоугольную волну.
Но реальность такова, что вы должны представлять каждый образец как точку, и между точками нет ничего. В этом весь смысл выборки. Между образцами нет ничего. Поэтому, когда эта прямоугольная волна была передискретизирована с использованием синк-интерполяции ... это выглядит забавно.
Это просто визуальное представление прямоугольной волны с ограниченной полосой. Отвороты вроде бы существуют ... а может и нет. Нет никакого способа узнать, были ли они там в исходном сигнале или нет. В этом случае решение состояло бы в том, чтобы получить исходную прямоугольную волну с более высокой частотой дискретизации, чтобы получить лучшее разрешение на границе, в идеале вам нужно несколько образцов на краю, чтобы они больше не выглядели как шаг бесконечной полосы пропускания. Тогда при передискретизации такого сигнала результат не будет иметь визуальных артефактов.
Тем не мение. Как вы можете видеть ... просто возиться с осями X. Это намного проще.
