我有一个非常长的数据，多达 800 万个样本，并希望将其抽取到 1000 个。我正在使用以下 Matlab 代码来执行此操作：
f = numberOfSamples/N; %N is number of points after decimation
p = factor(f); %
temp = rawData; %with length of numberOfSamples
for i = 1:length(p)
temp= decimate(temp,p(i),10); %decimate with 10th order iir filter
end
抽取前后的样本数未知，但比率，即抽取数，肯定是一个整数（这是给定的）。换句话说，这些是我程序的输入。如何以块的形式抽取（包括抽取过滤器）数据并获得相同的结果？一个块计算抽取信号的一部分，另一个块计算另一部分，等等。我希望问题很清楚，感谢任何帮助。
matlab 中的decimate函数做了两件事。首先，信号被过滤。从您的代码和函数文档页面中，我看到它使用 10 阶 Chebyshev Type I IIR 滤波器，归一化截止频率0.8/p(i)和通带纹波 0.05 dB。接下来，对信号进行下采样。
可以使用创建过滤器
[a_lp,b_lp] = cheby1(10,0.05,0.8/p(i));
您应该在函数中使用初始条件参数filter以便在块中工作。
现在，下采样有点棘手，因为您必须确保在块之间保持抽取距离。IMO，最简单的方法是使用是抽取因子倍数的块大小。
这是开始的：
N = K*p(i); % K integer
li = 1;
lid = 1;
ri = N;
rid = K;
z = [];
while ri<=numberOfSamples
[filteredData,z] = filter(a_lp,b_lp,rawData(li:ri,z);
decimatedData(lid:rid) = filteredData(1:p(i):end);
li = li + N;
ri = ri + N;
lid = lid + K;
rid = rid + K;
end
（不确定 中的索引decimatedData）。