波形重采样（Resampling）是将一个时间序列的采样率调整为另一个采样率的过程。这在信号处理、音频处理、通信系统等领域中非常常见。以下是一些常见的波形重采样方法：

  1. 插值法（Interpolation）：
  2. 线性插值：在两个已知数据点之间插入一个线性插值点。
  3. 多项式插值：使用低阶多项式来拟合数据点，从而估算出未知点的值。

  4. 样条插值：使用分段低阶多项式来平滑地连接数据点。

  5. 重采样算法（Resampling Algorithms）：

  6. Sinc插值：使用 sinc 函数作为滤波器，通过匹配滤波器来实现精确的重采样。
  7. 傅里叶变换重采样：通过对信号进行傅里叶变换，然后改变频率分辨率，最后通过逆傅里叶变换得到重采样后的信号。

  8. 线性时不变（LTI）方法：如自适应滤波器和多速率信号处理技术，这些方法可以直接应用于信号链中以实现重采样。

  9. 混合方法（Hybrid Methods）：

  10. 结合多种插值或重采样技术，以获得更好的重采样效果。

  11. 基于机器学习的方法：

  12. 使用神经网络等机器学习模型来预测和填充缺失的数据点，从而实现重采样。

  13. 时间拉伸和移位（Time Stretching and Shifting）：

  14. 通过改变信号的播放速度而不改变其音高，可以实现重采样。这通常用于音乐和语音处理领域。

  15. 分段重采样（Segment Resampling）：

  16. 将信号分成多个段，对每一段分别进行重采样，然后再将它们重新组合成完整的信号。

选择哪种重采样方法取决于具体的应用场景和所需的信号处理效果。在实际应用中，可能需要根据信号的类型、采样率差异以及性能要求等因素来选择最合适的方法。