Python 用于下采样的Scipy重采样，傅里叶方法解释

我正在寻找关于什么是“傅里叶方法”的解释，在resample（）方法的文档中描述了重采样。我想对数组进行下采样。我知道什么是抽取，它是如何工作的，我也知道什么是傅里叶变换。然而，我找不到“科学备份”，可以说是scipy中的重采样方法。我看到这个话题：

我还翻阅了一些有关数字信号处理的书籍。我错过了什么明显的东西吗？我查看了重采样的实现，我知道它对信号执行傅里叶变换，然后从变换阵列的开始和结束处采集所需样本的一半。然后，它将傅里叶变换逆回到时域。我找不到这种方法的科学描述。在上面的链接中，提到了这一点：

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我不明白插值和下采样是如何联系在一起的。有人能解释和/或链接一些资源吗？提前感谢

我没有查看代码，但我假设您所描述的是正确的，下采样是通过截断频谱的逆变换实现的

让我们将此过程分为两个步骤。首先将频谱中与高频相关的波束归零，这是信号的低通。需要此步骤来验证是否存在别名

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第二步是移除这些梁。此步骤与频谱的零填充过程相反，后者相当于上采样。因此，移除与高频相关的波束相当于在时域中进行抽取

欢迎来到SO！我们在这里重点讨论具体的编程/实现问题，请参阅，像您这样的问题可能过于宽泛。您已经在dsp.SE链接了一个问题，这可能是一个更好的概念性问题的地方。