डेटा को इंटरपोल करने के कई तरीके हैं। मेरे दिमाग में इंटरपोलेशन का मतलब है कि आप कुछ डेटा बिंदुओं के बीच की रेखाओं को खींचते हैं। यह कई तरह से किया जा सकता है। एक प्रकार का प्रक्षेप जो डीएसपी (विशेषकर मल्टीरेट डीएसपी में) उपयोगी होता है, वह है 'बैंडलेडेड इंटरपोलेशन'। अगर आप गूगल करते हैं कि आपको कई दिलचस्प और उपयोगी हिट मिलेंगे। आप जो प्रस्ताव करते हैं, वह बैंडलेड प्रक्षेप नहीं है। आपके 'अपसमर्पण' x में आपके पास मूल x में मौजूद आवृत्ति घटक नहीं हैं।
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आपके निर्माण में काफी अंतर है, X=[A,B,C,D,E,F,G,H] और आपके द्वारा प्रदान किए गए संदर्भ में उदाहरण के ।
वास्तविक इनपुट को ध्यान में रखते हुए
X=[A,B,C,D,E,D∗,C∗,B∗]
फुलबैंड इनपुट के लिए 2 के एक कारक द्वारा अपसैंपलिंग। इस मामले में upsampling पहले रखने शून्य इनपुट interleaved में (प्रदर्शन किया जा सकता है है कि । परिणाम की आवृत्ति स्पेक्ट्रम का संकुचित संस्करण से युक्त एक आवृत्ति स्पेक्ट्रम के साथ एक संकेत है x (रेंज 0 - π / 2 में ) और ext / 2 - π से फैली एक छवि (केवल सकारात्मक आवृत्ति अक्ष पर विचार)। यदि x2 अपसंस्कृत संस्करण है तोx0,0,x1,0,...0−π/2π/2−π
X2=[A,B,C,D,E,D∗,C∗,B∗,A,B,C,D,E,D∗,C∗,B∗]
आदर्श मामले में कटऑफ आवृत्ति के साथ एक आदर्श ईंट की दीवार फिल्टर छवि को दूर करने के लिए यह आवश्यक है। वह है (अनंत इनपुट के लिए)π/2
yn= ∑∞के = - ∞x 2कs i n c ( 0.5 n - k )
व्यवहार में हालांकि कुछ विकृति होगी क्योंकि ईंट-दीवार फ़िल्टर यथार्थवादी नहीं है। प्रैक्टिकल फ़िल्टर इनपुट में आवृत्तियों को दबा / हटा सकता है या यह अपकमिंग सिग्नल में छवि में कुछ आवृत्ति घटकों को छोड़ सकता है। या फ़िल्टर दोनों के बीच एक समझौता कर सकता है। मुझे लगता है कि आपका आवृत्ति-डोमेन निर्माण भी इस समझौते को दर्शाता है। ये दो उदाहरण, दो अलग-अलग विकल्पों का प्रतिनिधित्व करते हैं:
Y= [ ए , बी , सी, डी , ई, 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , ई*, डी*, सी*, बी*]
Y= [ ए , बी , सी,D,0,0,0,0,0,0,0,0,0,D∗,C∗,B∗]
यदि इनपुट आपके संदर्भ के अनुसार nyquist फ़्रीक्वेंसी के नीचे बंद है, तो यह समस्या गायब हो जाती है।
ρ
Y=[A,B,C,D,ρ,0,0,0,0,0,0,0,ρ∗,D∗,C∗,B∗]