Android 从少量样本重建信号的节能方法

我有一个信号x[n]，n=1…n，n>10000。假设我知道索引i1，i2，。。ik，我能用这些样本粗略地得到x吗？例如，假设我在安卓手机上每隔一秒读取一个小时的GPS数据（3600个样本），我可以猜测我从100个样本开始的整个路径（不是固定的）吗？这可以在可能的情况下节省电池电量和存储空间。 另一个例子可以是图像Y[i，j]，其中我有{（i1，j1）、（i2，j2）…（ik，jk）}个样本，并使用这些样本导出完整图像。如果路径或图像由任何分析函数（比如一个圆或一个可预测的棋盘）来描述，那么这并不困难，但对于一般情况，当关系无法通过分析来描述时，这可能是有趣的

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我知道如果信号x是完全随机的，我将无法从几个样本中得出任何线索，但是如果它不是随机的（比如说与其他样本有一些关系/相关性），应该有一种方法至少可以获得关于整个信号的一些好的想法，即使不是完全准确的。有谁能指出一个好的算法来做到这一点吗？

我想你想要实现的是数据插值。我想说的是，具体怎么做取决于信号的性质。这是一个非常广泛的话题。阅读以下内容，例如：