Se você usar uma função como plot (x, y), a maneira mais fácil de exibi-las no mesmo gráfico é simplesmente não reamostrar nenhuma delas, mas simplesmente preencher cada vetor x com valores adequados para cada sinal, para que ambos apareçam onde você deseja no visor.
Você também pode configurar o gráfico para ter dois eixos x diferentes (um para cada curva) com rótulos e legendas diferentes, se desejar.
Agora, sobre reamostragem. Vou usar Fs para a frequência de amostragem.
Um sinal amostrado não pode conter componentes de frequência acima de Fs / 2. É ilimitado.
Além disso, um sinal que contém apenas componentes de frequência até uma frequência F pode ser representado com precisão a uma taxa de amostragem de 2F.
Observe que essa representação "precisa" é matemática, não visual. Para uma boa representação visual, ter 5 a 10 amostras por período (portanto, nenhum componente de frequência notável acima de Fs / 10 ou mais) realmente ajuda o cérebro a conectar os pontos. Veja esta figura: mesmo sinal, a curva inferior tem uma taxa de amostragem mais baixa, não há perda de informações porque a frequência é menor que Fs / 2, mas ainda parece uma porcaria.
É exatamente o mesmo sinal. Se você amostrar demais (reconstruir) o que está embaixo com um filtro sinc, você conseguirá o que estiver no topo.
Dizimação (downsampling) dobrará todos os componentes de frequência mais altos que os novos Fs / 2 no sinal. É por isso que geralmente colocamos um filtro íngreme de passagem baixa antes do dizimador. Por exemplo, para reduzir a amostra de Fs = 2000 Hz para Fs = 30 Hz, primeiro aplicaríamos uma passagem baixa de alta ordem com um ponto de corte um pouco abaixo de 15 hz e só depois dizimar.
No entanto, esse filtro apresentará problemas de resposta transitória, terá atraso de fase em determinadas frequências e poderá alterar o aspecto visual do seu sinal, o que você não deseja fazer se a ideia for compará-los visualmente. A regra acima se aplica, não reduza demais a amostra, mantenha sempre Fs entre 5 e 10x a maior frequência de interesse, se você quiser que a forma do sinal signifique algo. É por isso que um escopo de 200 MHz precisa amostrar de 1 a 2 Gsps.
Minha pergunta é: É mais sábio diminuir a amostragem da segunda curva ou aumentar a amostragem da primeira?
Como dito acima, o mais sensato é não mexer nos dados e simplesmente apresentá-los cada um com seu próprio eixo x no mesmo gráfico.
A conversão da taxa de amostragem seria necessária em alguns casos. Por exemplo, para reduzir o número de pontos, reduzir o uso de memória, torná-lo mais rápido ... ou fazer com que ambos os sinais usem as mesmas coordenadas "x" para realizar cálculos neles.
Nesse caso, você também pode usar um Fs intermediário, reduzir a amostra do sinal com Fs alto e aumentar a amostra do sinal com Fs baixo. Ou apenas reduza a amostra com Fs alto.
Atenda aos critérios de Nyquist e não escolha uma taxa de amostragem muito baixa ou perderá a fidelidade da forma de onda no sinal Fs alto, você obterá mudanças de fase por causa do filtro passa-baixo etc. Ou se conhece o conteúdo de alta frequência é insignificante, você pode fazer uma escolha informada. Eu
Se você usar interpolação linear para combinar as coordenadas "x", lembre-se de que também precisa de um Fs bastante alto. A interpolação funcionaria no sinal superior no gráfico acima, não funcionaria no sinal inferior. Mesmo se você estiver interessado em min, max e tal.
E ... observe que a sobreamostragem / upsampling também interferirá na resposta transitória, pelo menos visualmente. Por exemplo, se você exagerar uma etapa, receberá muitos toques devido à resposta sincera ao impulso do filtro. Isso ocorre porque você recebe um sinal ilimitado de banda, e um bom passo com cantos quadrados na verdade tem largura de banda infinita.
Vou pegar uma onda quadrada como exemplo. Pense no sinal amostrado original: 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 ... Seu cérebro vê uma onda quadrada.
Mas a realidade é que você deve imaginar cada amostra como um ponto, e não há nada entre os pontos. É todo o ponto de amostragem. Não há nada entre as amostras. Então, quando essa onda quadrada é superextraída usando uma interpolação sincera ... parece engraçada.
Esta é simplesmente a representação visual de uma onda quadrada ilimitada de banda. Os movimentos meio existem ... ou talvez não. Não há como saber se eles estavam lá no sinal original ou não. Nesse caso, a solução seria adquirir a onda quadrada original com uma taxa de amostragem mais alta para obter uma melhor resolução na borda, idealmente, você deseja várias amostras na borda, para que ela não pareça mais com um passo de largura de banda infinita. Então, ao fazer a amostragem excessiva desse sinal, o resultado não terá artefatos visuais.
De qualquer forma. Como você pode ver ... apenas mexa nos eixos x. É muito mais simples.
